背景：参与alpha因子库的日常维护与迭代。任务：从高频tick数据中提取订单簿不平衡、波动率聚类等微观结构因子，并测试其选股有效性。工具/方法：使用Python（pandas、numpy）进行数据清洗与因子计算，通过Alphalens进行IC/IR分析。协作对象：与两名全职研究员合作，讨论因子逻辑并交叉验证回测结果。结果：筛选出3个独立有效因子，组合后多头组合年化超额收益约8.2%，最大回撤控制在4%以内，相关因子被纳入实盘候选池。