量化策略&算法研究专场

非凸科技 2022-04-07 14:22:48

非凸科技2022春季校园招聘

1.量化交易有哪些主要的策略模型？

2.如何应对量化策略失效的风险？

3.如何利用自回归模型构建日内高频策略？

4月14日19:00-20:30，非凸科技将携手策略研究专家和算法技术大咖，为大家答疑解惑。

腾讯直播：https://meeting.tencent.com/dm/rmfFMBuEuluF?meeting_open_type=1&source=1

【岗位】软件开发工程师/算法工程师/量化策略研究员/机器学习研究员
【投递邮箱】recruit@ft.tech
【微信沟通】354334592
【网址】https://ft.tech

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内容概要：本文系统研究了UWB-IMU与UWB两种定位技术的性能对比，重点在于融合超宽带（UWB）测距数据与6轴惯性测量单元（IMU）传感器信息，通过扩展卡尔曼滤波（EKF）等数据融合算法提升定位精度。该方法有效缓解了单一UWB定位在复杂环境中因遮挡、多径效应导致的精度下降问题，尤其适用于动态或信号不稳定的应用场景。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖信号预处理、位置解算、误差分析及可视化模块，支持算法复现与二次开发，有助于深入理解多传感器融合定位机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力和信号处理基础，从事室内定位、机器人导航、物联网、自动驾驶或智能设备研发的科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及以上学历或拥有相关项目经验的专业人士。; 使用场景及目标：① 对比分析纯UWB与UWB-IMU融合定位在动态环境下的定位精度、稳定性和鲁棒性差异；② 掌握多传感器数据融合的基本理论与EKF在实际定位系统中的建模与实现方法；③ 为智能割草机、移动机器人、无人机、仓储AGV及室内导航等应用提供高精度定位算法原型与技术支撑；阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块调试运行，重点关注状态方程与观测方程的构建、噪声协方差调优、传感器数据同步与校准策略，可进一步扩展融合GPS或其他传感器以提升系统在更复杂环境下的适应能力。

【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度研究，重点探讨了多微电网系统中通过共享储能资源进行协同优化调度的方法。文中采用博弈论建模各微电网之间的竞争与合作关系，结合分布式优化算法（如ADMM）实现对储能租赁机制下的能量管理与调度决策，旨在提升配电网运行的经济性、稳定性和新能源消纳能力。研究涵盖了多微电网架构、共享储能配置、成本分摊机制及博弈均衡求解等内容，并提供了完整的Matlab仿真代码支持结果复现。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的科研人员、研究生及从事微电网、综合能源系统优化调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高校或科研机构开展多微电网协同调度、共享储能机制设计等相关课题研究；②支撑电力企业对含分布式能源的配电网进行优化运行分析与决策支持；③作为教学案例帮助学生理解博弈论在能源系统中的实际应用。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注博弈模型构建、优化变量设置与算法收敛性分析，同时可扩展研究不同定价机制或不确定性因素（如负荷波动、风光出力间歇性）对调度结果的影响。

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