马德里 · 正在考虑量化、金融科技与 AI 工程岗位
我构建自动化交易系统，并实盘运行。
过去一年，我在预测市场交易所 Polymarket 的订单簿上运行一套自动做市系统，依据自有定价模型为指数、商品与事件市场报价。它在 $4.95M 的名义成交额上净收益 $39,866，主要来自流动性提供者奖励。
在独立工作之前，我在 IBEX 35 上市地产集团 Merlin Properties 担任了三年投资分析师。模型、依据模型交易的系统，以及让它们无人值守持续运行的运维，都由我自己搭建。
实盘系统，公开记录
- 流动性奖励
- $43,480
- 返佣与收益
- $2,141
- 交易损益
- −$4,072
- 手续费
- −$1,683
- 净收益
- +$39,866
名义成交额 $4.95M（面值）· 实际成交金额 $2.88M · 2,924 个市场
数据截至 2026-10-12，自动更新并与 Polymarket 公开 API 核对。
01核心项目
Polymarket 做市
平台为提供流动性付费，而不是为判断正确付费。系统用自有模型为每个市场定价，决定自己愿意承担多少风险，只在数字站得住脚时双边报价 — 否则就停手。
- 独立为市场定价，而不是采信平台自身的中间价
- 只在自己设定的限额之内报价，优势不足时就不报
- 无人值守运行，风控宁可让它停下，也不让它基于错误数据交易
- Python
- asyncio
- IBKR TWS API
- WebSocket
- Polygon PoS
- Docker
- systemd
- Pyth Network
02精选项目
我构建的系统
Balobrador 订购与支付
已上线为 马德里附近一家芝士蛋糕店构建的全栈订购系统：商品目录、购物车、取货时间安排和 Stripe 银行卡结账，所有价格都由服务器而不是浏览器确定。
- 2025 年 10 月上线时间
- Stripe银行卡支付
- Stripe
- Astro
- React
- TypeScript
- +4
期权损益可视化工具
已上线16 种期权结构，损益图随单一变量的移动实时重算。我做这个工具，是为了打磨自己对行权价、权利金和标的价格如何决定到期时头寸盈亏的直觉。
- 16结构数
- EN · ES界面语言
- Next.js
- React
- TypeScript
- Tailwind
市场扫描器与内容生产管道
已上线持续监视预测市场定价异常的智能体，外加一条无人值守的管道：把书面脚本直接变成带旁白的成片，无需任何人接触剪辑时间线。
- 24/7覆盖
- 0人工步骤
- Python
- Astro
- ElevenLabs
- Whisper
- +2
季节性与相对表现看板
在线演示覆盖 47 个资产的研究看板，运行季节性趋势分解，显著性阈值可自行配置，并支持多资产相对表现对比。每日更新。
- 47资产数
- 每日更新频率
- Python
- Streamlit
- statsmodels
- Plotly
- +1
03我做的事
四个方向，一套能力
同一套方法用在不同层面：理解机制，诚实建模，并构建出无人看管也能撑住的东西。
交易系统与市场微观结构
订单簿机制、报价与风险逻辑、交易所 API、考虑延迟的异步设计，以及让系统在无人盯盘时继续运行的运维支撑。
Polymarket 做市系统 — 自 2025 年 9 月起实盘运行
数据、模型与公允价值
定价模型、波动率，以及宁可直接失败也不会悄悄提供过期数值的多源数据管道。
做市系统的公允价值引擎，以及期权可视化工具
AI 与自动化工程
持续监控市场的智能体、无人值守的媒体处理管道，以及把手工流程变成自动运行、出问题时会主动告知的底层管路。
24/7 市场扫描器与自动化视频管道
全栈 Web 与支付
端到端的生产级 Web 应用：静态优先的前端、无服务器后端，以及由服务器 — 而绝不是浏览器 — 决定顾客支付金额的银行卡结账。
balobrador.es 的订购与 Stripe 结账 — 自 2025 年 10 月起上线运行
04背景
先做金融，后做工程
我先学会看市场，之后才学会交付软件，所以我构建的系统是按照市场里真正会出错的地方塑形的。在一家上市 REIT 内部的三年让我看清机构如何处理报表、风险与资本。自 2022 年起为自己工作，补上了其余部分 — 因为当资金和基础设施都是自己的时候，问题没有人可以移交。
完整简历技术栈
- Python
- asyncio
- pandas
- NumPy
- TypeScript
- React
- Next.js
- PostgreSQL
- WebSockets
- Docker
- systemd
- Linux
- Git
- IBKR API
- Stripe