博雅計劃—博雅計劃：金融學課題：金融市場分析、投資策略實訓與Python數(shù)據(jù)可視化---解構(gòu)華爾街對沖基金和投行的程序化交易策略與風險預測

開始日期：

2023年7月15日

專業(yè)方向：

金融商科,計算機與人工智能

導師：

Ken（城堡對沖基金 金融投資家&銀行家）

課程周期：

7周在線小組科研學習+5周不限時論文指導學習

語言：

英文

建議學生年級：

大學生

項目產(chǎn)出：

7周在線小組科研學習+5周不限時論文指導學習 項目報告 EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（共同一作） 結(jié)業(yè)證書 成績單

項目介紹：

“量化”金融工作和“非量化”金融工作之間的界限越來越模糊，金融從業(yè)者越來越被期望具有一定的計算機編程熟練程度，或至少接觸編程工具和方法，即使他們的背景不專注于計算機科學。即使你未來的工作和研究不集中在量化金融上，你也應該發(fā)現(xiàn)這些計算機工具提供了諸多便捷。本課程將介紹核心的Python工具和金融投資概念，這些概念將為學生提供當下對沖基金和投行的核心交易工作基礎(chǔ)。導師將把華爾街主流對沖基金和投行的程序化交易策略與現(xiàn)有的金融理論知識有機的結(jié)合。在整個課程中，我們將使用Excel、Pivot表等非編程技術(shù)介紹傳統(tǒng)金融投資與市場分析方法，然后利用投行和對沖基金公司常用的Python語言構(gòu)架進行深度的實戰(zhàn)演練和研究。課程將通過Python將傳統(tǒng)的金融市場交易和數(shù)據(jù)進行可視化提煉有優(yōu)化，例如股票市場的投資組合和其相對應的投資風險，以及利用時間序列模型對現(xiàn)實金融數(shù)據(jù)進行預測和檢驗，最終以可視化的形式呈現(xiàn)給大家。 The line between “quant” and “non-quant” finance jobs is increasingly blurry, and practitioners in computational finance are increasingly expected to have some proficiency or at least exposure to programming tools and methods, even if their background does not focus on computer science. Even if your interest does not focus on quantitative finance, you should find it helpful to have some background in these sorts of tools. This class will introduce some basic tools and concepts that will give the student a working foundation in modern computational tools and techniques, focusing on the Python programming languages and associated toolkits. Throughout the class, we will introduce certain concepts using non-programming techniques such as Excel, Pivot tables, etc., and then do the same examples in Python. By the end of the class, you will be able to acquire, process, and interpret data and produce output and analysis.