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第92章 简历优化（第3页）

不对，这样太技术了，面试官如果不熟悉这两个模型怎么办？

他删掉重写：“简单来说，股票价格的变化不仅受最近几天影响，可能跟几个月前的某个事件相关，这就需要模型有‘长期记忆’——LStm干这个。

同时，不同股票之间、不同经济指标之间有关系，需要模型能‘关注’到这些关系——transformer干这个。

至于过拟合，我用了三个方法：第一，数据增强，通过时间窗口滑动生成更多训练样本；第二，dropout层，随机让一部分神经元失效；第三，也是最关键的，实盘验证。

任何在回测中表现好但实盘不行的策略，我都会回溯分析，找到过拟合的根源”

。

这样好多了。

技术内核没丢，但更容易听懂。

他又写了十几个可能的问题，从“你如何看待AI替代传统量化研究员”

到“如果给你一百万资金，你会如何分配策略权重”

，每个问题都准备了技术版和通俗版两种回答思路。

做完这些，已经凌晨一点半。

林晨保存文档，关掉电脑。

躺到床上时，脑子却异常清醒。

t厂。

中国互联网的顶级殿堂之一。

他三十五岁，再次失业六个月，靠着自学和一股狠劲，竟然敲开了那扇门的第一道缝隙。

哪怕只是电话初筛，也意味着他的简历没有被系统自动过滤，没有被hR直接扔进“年龄过大”

的垃圾桶。

黑暗里，他想起六个月前那个绝望的下午，在星巴克刷招聘软件，投出去的简历石沉大海。

想起妻子苏婉深夜端来的那碗汤，说“大不了我养你”

。

想起自己对着吴恩达的课程视频，一遍遍重看梯度下降公式。

然后他想起那根资金曲线。

从七万开始，缓慢爬升，偶尔回撤，但整体坚定向上。

就像他这几个月的人生。

第二天早晨七点，林晨准时起床。

先打开电脑查看系统状态——昨夜美股交易时段，外汇策略小赚0.8%，系统总资产来到9万元。

他做了日常数据维护，然后开始系统性梳理自己的知识体系。

不仅仅是准备面试，更是对自己这几个月学习成果的重新架构。

他画了一张思维导图：中央是“AI量化系统”

，延伸出五个分支——数据层、特征工程、模型层、策略层、风控层。

每个分支再展开具体技术选型、理论依据、实现细节、踩过的坑。

这个过程花了整整一上午。

当思维导图完成时，林晨有种奇异的通透感。

那些散落在笔记本、代码注释、论文摘要里的知识点，被一根逻辑线串起来了。

他不再只是一个“会调用pytorchApI”

的程序员，而是真正理解这套系统为何如此设计、每个选择背后权衡的构建者。

下午，他做了两件事：第一，把思维导图精简成一张架构图，放进作品集；第二，根据李顾问的提示，开始准备“宏观思考”