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(xué)習(xí)的金融量化投資分析與研究【大學(xué)組】

開始日期：

2023年10月14日

專業(yè)方向：

金融商科,計算機與人工智能

導(dǎo)師：

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

課程周期：

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)

語言：

英文

建議學(xué)生年級：

大學(xué)生

項目產(chǎn)出：

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周不限時論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 共125課時 項目報告 優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)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(dǎo)（可用于申請） 結(jié)業(yè)證書 成績單

項目介紹：

本課程是一個特別的交叉學(xué)科課題，導(dǎo)師將金融數(shù)據(jù)分析、計算機編程（機器學(xué)習(xí)）與量化金融有機的結(jié)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(xué)量化金融研究與實際金融交易市場有效結(jié)合。項目內(nèi)容包括金融工程定價方法及其Python應(yīng)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(yīng)用、金融大數(shù)據(jù)分析、利用機器學(xué)習(xí)、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(dǎo)師將結(jié)合數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)分析金融量化模型，幫助學(xué)生掌握機器學(xué)習(xí)在量化金融的實踐，在項目結(jié)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.