永强 崔

1.领导6人团队，主导构建Wind Agent平台内置工具库。整合Wind金融终端的各项数据能力，推进AI工具化改造，支持Agent智能体平台的能力拓展，成功开发并实现150余项工具功能，包括自然语言数据提取、个股资讯解读、文件生成、图表生成等，为平台提供高效的能力调用，显著提升智能体平台的自动化与数据处理能力。 2.搭建Agent能力管理系统，实施动态监控工具调用情况，提供分类管理、发布审核和版本控制等功能，确保工具调用的稳定性和可靠性。该系统能够快速响应需求，支持能力在Agent平台上的快速部署与迭代，极大提升了功能开发的灵活性与业务需求响应的敏捷性。

1.负责Wind Office插件（包括Excel、Word插件等）与Client API数据接口产品的需求调研、产品迭代管理、用户培训及产品推广。主导产品的功能优化与版本更新，提升用户体验，并组织培训课程，帮助客户更高效地使用产品， 协同运营实时监测产品使用情况，及时开展功能调优，提升产品DAU、MAU。 2.推动Wind Excel模板库项目建设，研发并配置超过50个金融研究模板，涵盖股票、债券、期货、宏观经济等多个领域。此外，自研开发美联储加息降息概率预测模板，成功实现对美联储加息与降息概率的精准预测，累计下载量超过5000次。 3.推动Wind产品的AI转型，负责Wind Alice项目插件应用端产品的开发与落地。率先将AI模型应用于数据提取领域，带领团队成功实现Excel插件的智能数据提取（自然语言提取Wind数据）和Word插件的智能写作功能（包括文本创作、文本润色、文档翻译及数据解读等）。推动一系列AI应用的创新与实践，显著提升产品智能化水平与用户体验。

1.专注于期货交易策略研究，将主观基本面投资与量化投资理念相结合，形成一套自己独特的交易体系，对股指期货有着四年以上的观察研究与市场实战经验，对期现套利，跨期价差套利，跨品种套利，短线价差交易等交易策略有着深刻理解，能够紧跟市场节奏，独立研发并根据实际情况不断优化调整交易策略，精通各类算法，程序化以及手动下单交易， 2.管理公司多个实盘账户进行期货交易，可追溯实盘交易记录的账户收益情况如下： 2019年7月-2020年6月收益0.26%，最大单月回撤-5.79%， 股指期货量化交易策略， 2020年7月至年底，收益率65.39%，同期沪深300涨幅25.15%，最大单月回撤-6.90%，股指期货增强策略， 2021年度收益率50.08%，同期沪深300涨幅-5.2%，最大单月回撤-7.44%， 股指期货增强策略， 2022年度收益率-53.85%，同期沪深300涨幅-21.63%，最大单月回撤-29.52%，股指期货增强策略， 2023年截至2月收益率26.78%，同期沪深300涨幅6.76%，股指期货增强策略， 3.负责公司与期货，证券公司的日常业务联络与业务对接，多次代表公司参加证券公司策略交流会等等。

1.运用MATLAB语言，编写和改进股票多因子选股策略研究框架，实现了回测以及策略评估效率的提高； 2.运用Python语言，编写并实现期货的全自动程序化交易，运用程序可实现包括策略回测，行情数据采集， 数据库交互等功能，实现了交易策略的自由化发挥，支持多账户多品种多策略实盘交易； 3.维护期货程序化交易系统，实盘跟踪量化交易策略执行情况，盘后运用Python编写的模块对账户每日盈亏，持仓，委托以及成交进行数据统计和盘后分析。

1.整理公司客户资料，电话联络确认客户信息，在两个星期时间内，进行超过300个客户档案维护更新； 2.挖掘多名优质高净值客户，定期做好客户回访， 及时有效地回应客户的咨询和反馈； 3.实习期间超额完成50万的基金销售目标 (72万)，为营业部带来20户新增客户，为同期3名实习生中最佳。

1.协助客户经理进行金融产品的推广以及个人理财业务的办理，在材料准备，整理工作上准确细致； 2.平均每天拨打100 个顾客回访的电话，核对顾客的信用卡个人信息，通过和客户亲切沟通，所有接通电话均能实现信息核对和更新目标。