简历 — M.X Du

工作经历

独立开发者 — AI Agent & Web3 2025.11 - 至今

离职后系统性学习了Solidity智能合约开发与Go语言后端开发。随后独立设计并开发了4个Web3+AI项目，每个项目均由自己完成需求定义、架构选型、编码实现及上线部署。所有项目均有可体验Demo和详细文档在 https://mxdu.me。

DeFi Portfolio Agent：基于LangGraph + Claude编排的多步骤Agent工作流，实现人机协同的交易确认机制。包含工具调用、状态管理、RAG检索增强等核心模块
Sentinel：跨交易所资金费率监控系统，覆盖5个交易所，四层漏斗筛选逻辑配合自动化告警推送。基于系统信号手动下单，验证了策略逻辑的可行性。
Aerodrome AI Launchpad：一站式代币部署与流动性引导工具，直接基于Aerodrome Router和Factory合约构建
Voice Wallet：自然语言执行EVM交易的浏览器插件，探索LLM意图解析与链上交易的交互范式

期间独立践行BTC备兑看涨期权策略（Sell Covered Call），已结算16笔，胜率100%。撰写发表了《AI将如何重塑智能合约》等深度技术文章。利用AI辅助进行加密市场基本面调研，基于独立研究判断发现并重仓了Hype等潜力资产，获得了显著的投资回报。

某量化机构 — 资金费率套利实盘管理 2025.09 - 2025.11

负责OKX/Binance多账户资金费率套利策略的实盘执行。涵盖组合设计、wrapped asset折价套利（BETH/ETH、OKSOL/SOL）、保证金管理与风险控制。在1011黑天鹅事件中完成多账户应急清仓——质押品脱锚被强平后，迅速砍掉空头合约腿消除方向性敞口，再按优先级分批清仓。详见资金费率套利实盘管理报告 ↗。

某量化机构 — 量化研究员（Crypto & 商品期货） 2024.01 - 2025.06

负责加密货币截面多空因子挖掘与策略研发，独立搭建了从数据处理、特征工程、中性化处理到模型训练与回测评估的完整策略研发管线。策略为5分钟频率多因子截面多空组合，于2025年1月上线Binance USDT永续合约实盘，运行平稳。详见因子挖掘技术报告 ↗。

参与搭建并持续迭代了五套因子建模体系：时序建模（LSTM、Transformer、Informer）、快照建模（LightGBM、FT-Transformer、TabNet）、跨资产建模、非梯度优化（GA、PSO）、策略组合学习（强化学习），累计产出60余个低相关性alpha因子
回测中理想年化可达60%，最大回撤控制在5%以内。实盘初期年化约15%，最大回撤8.3%。通过深入分析定位到回测系统与实盘的系统性偏差——核心原因在于回测引擎对滑点、流动性和市场微观结构的模拟不足，导致部分信号无法在实际市场中成交。下载并分析了大量Order Book数据，从订单簿层面量化信号与执行之间的差距
构建手续费敏感性分析框架，量化交易成本与alpha损耗的关系。策略在0.8 bps以下天然容忍，≥1.0 bps时引入信号过滤与预测平滑以降低换手率
排查并修复了多个工程问题：Ta-Lib中EMA函数的输入长度不一致bug、标准化引入未来数据的隐蔽泄露等
在商品期货市场开展因子迁移实验，验证建模框架的跨品种迁移能力

独立策略研究与实践 2023.07 - 2024.01

毕业后利用Gap期系统学习量化交易，独立研发并实盘运行了多个策略：

配对交易策略（A股）：5个月收益26.97%，最大回撤5.22%，跑赢上证指数+28.17%
多因子选股策略（A股）：3个月收益6.58%，最大回撤3.90%
量价择时策略（数字货币）：1个月收益12.94%，最大回撤7.2%

期间通过IELTS（6.5）和GRE（324），系统阅读了20余本量化交易、投资与区块链相关书籍。

某头部互联网公司 — 算法实习生 2022.04 - 2022.08

参与百度主搜视频问答系统研发（Top1视频精准匹配与回答生成），项目已上线百度移动端。基于RocketQA框架优化召回模块，将核心指标Recall@40从62.87%提升至87.22%。引入强化学习机制优化最终排序，部署全链路pipeline（召回→精排→MRC答案抽取→质量评估）。

M.X Du

个人概述

工作经历

教育背景

科研成果

资格、竞赛与语言