适配岗位方向
方向 原因 项目建议关键词
✅ Cross-Asset Quant Research 强调因子提取、信号建模、回测评估，最适合数据分析型背景 Alpha因子、多因子模型、组合优化、机器学习预测、回测
✅ Multi-Asset / Portfolio Quant（也叫 Quantitative Solutions）
✅ 项目一：多因子选股 + 回测系统
使用 Pandas + Backtrader 做一个完整策略
构造 value/momentum/volatility 因子
实现选股逻辑、月度调仓、绩效分析
输出年化收益、夏普、最大回撤、因子 IC 评估
最后用 Streamlit 或 Jupyter 展示结果
✅ 项目二：机器学习预测 ETF 收益率方向
输入：历史收益、技术指标、宏观数据
模型：XGBoost / LSTM
输出：下周期涨跌方向
构造策略：根据预测信号生成买卖操作，做回测
✅ 项目三：资产配置优化器
使用 PyPortfolioOpt 和 cvxpy
输入10只 ETF 的历史数据
输出三种组合结构：
最大夏普
最小方差
风险平价
展示优化前后的组合表现，含权重热图、累计收益曲线等