國外小組科研—金融工程與智能金融專題: 金融與AI的深度融合---基于大數(shù)據(jù)和機器學習的金融量化投資分析與研究【大學組】

開始日期：

2023年7月29日

專業(yè)方向：

金融商科,計算機與人工智能

導師：

Miquel（紐約大學 New York University (NYU) 教授）

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 共125課時 項目報告 優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter 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（可用于申請） 結業(yè)證書 成績單

項目介紹：

本課程是一個特別的交叉學科課題，導師將金融數(shù)據(jù)分析、計算機編程（機器學習）與量化金融有機的結合起來，以目前華爾街對沖基金和量化金融公司的實戰(zhàn)操練為藍本將大學量化金融研究與實際金融交易市場有效結合。項目內(nèi)容包括金融工程定價方法及其Python應用、馬科維茨投資組合理論、資本資產(chǎn)定價模型、量化金融數(shù)據(jù)分析及其Python應用、金融大數(shù)據(jù)分析、利用機器學習、過濾和交易信號以及高頻數(shù)據(jù)進行金融數(shù)據(jù)分析與研究，導師將結合數(shù)學和統(tǒng)計學分析金融量化模型，幫助學生掌握機器學習在量化金融的實踐，在項目結束時提交項目報告，進行成果展示。 The program covers financial engineering pricing methods and their Python application, Markowitz portfolio theory, capital asset pricing model, quantitative financial data analysis and its Python application, financial big data, machine learning, filtering, and trading signals, and high-frequency data; combines mathematics and statistics to analyze financial quantitative models, and enables students to master the practice of machine learning in quantitative finance. Students will submit project reports at the end of the program, and present results.