黄道吉的个人网站

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我是黄道吉（Daoji Huang），现任 BNP Paribas（Data AI Lab & Flow Rate QR）量化研究与数据科学家，从事 ML 驱动的 alpha 研究与做市，覆盖线性利率、通胀和外汇——包括交易信号与 Agentic-AI 基础设施。

我本科毕业于北京大学，硕士毕业于苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich），详细履历请见 我的简历(PDF) 或 网页版简历。

我会不定期发布论文阅读笔记，见 博客。你也可以在 Github 找到我的课程笔记：北京大学、香港科技大学、ETH Zürich。

工作经历

• 量化研究与数据科学家，BNP Paribas Data AI Lab & Flow Rate QR
  • 2023.08 - 至今
  • ML 驱动的 alpha 研究与做市，覆盖线性利率、通胀和外汇
  • 收益率曲线建模：用于做市和相对价值交易的多层收益率曲线模型
  • 跨资产相对价值：利率 / FX / 交叉货币 / 通胀 / 大宗商品信号
  • FX 篮子：亚太 NDF 的神经网络（PyTorch）交易策略，以及中东与北非（MENA）FX 篮子权重建模
  • Agentic AI 平台：协调量化、IT 与交易的 MCP 多智能体 LLM 系统
• 研究实习生，ETH Zürich
  • 2022.09 - 2022.12
  • 机器学习 - 3D 视觉与重建
  • ROMEO@ECCVW24’：无需标注的图像 3D 人物-物体交互重建
• 机器学习实习生，ByteDance/抖音 AILab
  • 2020.08 - 2021.07
  • 机器学习 - 神经渲染
  • 改进的端到端神经辐射场（NeRF）模型

教育背景

• ETH Zürich
  • 2021.09 - 2023.07
  • 计算机科学硕士
  • 发表：PaLM@CVPRW23’、ECCV24’
• 北京大学元培学院
  • 2016.09 - 2020.06
  • 计算机科学与技术学士（优秀毕业生、国家奖学金）
• 香港科技大学计算机系
  • 2019.02 - 2019.06
  • 访问学生（院长名单 Dean’s List）

学术项目

• PaLM：用大语言模型预测动作，ETH Zürich（2023.01 - 2023.07）
  • 视觉-语言模型 + 大语言模型用于长时动作预测
  • Ego4D LTA 挑战赛 CVPRW23’ 冠军、ECCV24’ 海报

技能

• 编程语言： Python、C++、SQL
• ML 与框架： PyTorch、LightGBM、Transformers/LLM、TensorFlow、JAX
• 工具： Git、Linux