本人参与的项目主要包括量化研究、深度学习、数据科学等方向，以下是部分精选项目。
一个一体化回测管线，使用户能够轻松测试简单的由机器学习算法生成因子生成量化交易策略。
一篇关于结合 LSTM 与自注意力机制来预测英伟达股票价格的结课论文。
使用自定义 Transformer 模型和来自多个来源的新闻标题，构建了一个针对 S&P 500 的交易策略，在 6 个月内获得了 10% 的收益。
一个数据科学项目，旨在探索 UCSD Geisel 图书馆和 WongAvery 图书馆的人流量趋势，并尝试回答天气是否会影响人们前往图书馆的意愿。
一个由区块链驱动的宠物医疗记录追踪与共享平台，最终在富兰克林邓普顿 2023 区块链竞赛中获得第一名，并赢得 15000 美元奖金。
