策略研究与建模：
1）深入研究国内外电力市场（尤其是现货市场）的交易规则、价格形成机制和结算方式
2）基于市场规则和海量数据（电价、负荷、新能源出力、网络拓扑等），构建电力价格预测模型（短期、超短期、中长期）
3）开发和优化交易策略算法，包括但不限于：现货电能量报价策略、调频辅助服务投标策略、跨区跨省交易策略、以及多种交易品种的联合优化策略
算法开发与实现：
1）将交易策略和数学模型转化为高效、稳定、可回溯的代码（ primarily in Python）
2）运用机器学习（如XGBoost, LSTM, Transformer）、统计学、时间序列分析、优化理论（如线性/非线性规划、随机优化、强化学习）等技术解决实际问题
3）构建和完善自动交易算法系统，实现策略的自动化执行与监控
数据分析与平台建设：
1）处理多源异构数据，包括市场公开数据、气象数据、机组数据、电网运行数据等，进行数据清洗、特征工程和深度分析
2）参与或主导交易辅助决策平台或回溯仿真平台的开发，为交易员提供数据支持和策略建议
3）通过严谨的回溯测试和模拟交易，评估策略的有效性、盈利能力和风险水平