项目经历

实习期间与公司团队协作开发的图谱推理中间件：以 OWL 分层本体定义语义、SWRL 规则引擎沉淀专家经验，并用 Gatekeeper 门户统一收口所有图谱写入（七阶段校验 + InstanceDiff 差量写回），实现本体驱动的推理闭环与业务图谱动态管理。T4 版本五项验证全部 100% 通过。

一套基于红利ETF（515180）和双创50ETF（159781）的双标的双态混合网格体系。震荡市不对称网格吃差价+储蓄份额，趋势市全仓切换，让AI管状态机判断趋势方向。

基于 Agent 推理 + 定时任务驱动的全自动大类资产轮动系统，覆盖 6 只候选 ETF，每日自动执行环境评估、候选排名、风控校验和交易计划生成，已在真实市场环境中稳定运行。

稳定、优雅、便于运维和使用的股票数据源设计

基于多agent强化学习的预期协同效应分析研究，以及相应研究系统

基于python和python-web服务的模拟量化交易平台

基于py+njinx+html+docker的个人主页自动化部署

基于ARIMA、Prophet、LSTM、XGBoost多模型集成学习的销售预测项目，使用线性回归作为元学习器，显著提升预测精度。

基于粒子群算法、K-means算法、贪心算法的城市垃圾分类运输的路径优化与调度问题