• C 语言高性能二次规划求解器
o 使用 GNU GSL 库设计，开发，和测试了一个高效的内存和计算后端，实现了高斯-约当线性求解器 (luciusluo/matrix-inverse)和一个二次规划求解器来求解仅包含多头头寸的最小方差投资组合的半显式解。 o 使用Ctypes将代码封装成Python包(luciusluo/ffp_minvar)，将算法的Python原版运行时间加速了11倍。
o 将包发布到PyPI(名称:ffp_minvar),已被CSDN和学术界收录(清华大学，南京大学)。 • Hull Tactical 股票预测比赛
o 带领一个由4人组成的团队开发了股票预测策略，在最具创意类别中获得了第4名(共20支队伍)。 o 设计了一个数据处理流水线来预处理S&P500的时间序列数据，用于训练和交叉验证。
o 基于“DeepAR”论文和技术博客，使用AWSSagemaker和PyTorch实现了一个包含LSTM单元的自回
归递归网络模型，用于时间序列预测。
o 在AWSGPU实例上部署、训练和测试了模型。2020年5月份标普500指数的在线预测中，实现每日均
方根误差小于 2.35。