背景：协助团队开发A股日内统计套利策略，需处理高频Tick数据并构建因子库。任务：清洗10万+条异常数据，设计因子有效性检验流程。工具/方法：使用Python（Pandas、NumPy）进行数据预处理，采用回归分析与IC值筛选因子，通过回测框架验证策略收益。协作对象：与2名策略研究员对接因子逻辑，向投资经理汇报回测结果。结果：筛选出3个有效因子，组合策略夏普比率达1.8，超额收益年化约12%。