Python金融工程分析【大學組】

金融學

項目背景

大數(shù)據(jù)時代的金融行業(yè)，涌動著以量化交易、風險控制和管理、智能投顧為代表的金融創(chuàng)新，而創(chuàng)新成果的取得又離不開實用編程軟件的發(fā)展。在眾多編程語言中，Matlab、C++、Python的使用范圍最為廣泛。近幾年， Python由于開源、易上手和功能強大，逐漸成為金融工程量化分析中使用頻率最高的量化分析軟件。如何運用Python完成金融大數(shù)據(jù)分析，還原真實金融行業(yè)Python數(shù)據(jù)分析業(yè)態(tài)，幫助職場人士和學生完成從實操小白到Python金融大數(shù)據(jù)分析高手的華麗轉(zhuǎn)身，是項目的核心所在。

項目介紹

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)、機器學習、過濾和交易信號以及高頻數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)學和統(tǒng)計學分析金融量化模型，掌握機器學習在量化金融的實踐，在項目結(jié)束時提交項目報告，進行成果展示。

適合人群

大學生

金融工程、量化金融、金融數(shù)學、計算金融、投資學、統(tǒng)計和計算機相關專業(yè)，以及對金融工程、量化分析、計算機、風險管理、量化投資和商業(yè)分析工作感興趣的同學；學生需要具備扎實的數(shù)學基礎和編程基礎

導師介紹

紐約大學 商學院教授

Miquel導師現(xiàn)任紐約大學Stern商學院教授、Global AI 開發(fā)主管、國際能源論壇創(chuàng)新科技主管、西班牙高等管理學院（ESADE）金融大數(shù)據(jù)方向教授。曾任哥倫比亞大學資產(chǎn)配置和金融大數(shù)據(jù)方向客座副教授。曾任瑞銀集團（UBS）執(zhí)行總裁（Executive Director）、安道爾銀行CIO和首席投資顧問。研究領域包括商業(yè)分析、資產(chǎn)配置、大數(shù)據(jù)、機器學習在交易算法和金融科技中的應用。Miquel導師是一位商業(yè)分析與金融大數(shù)據(jù)領域的資深專家以及在資產(chǎn)管理方面擁有20多年經(jīng)驗的金融市場從業(yè)者。

任職學校

紐約大學（New York University）簡稱“NYU”，畢業(yè)生綜合就業(yè)能力排名世界第11位，極受雇主認可。被列為25所新常春藤名校之一。紐約大學在哲學、數(shù)學、會計與金融、法律、表演藝術、計算機科學等多個優(yōu)勢學科擁有世界頂尖的學術資源。斯特恩商學院 (Leonard N. Stern School of Business) 是蜚聲世界的著名商學院，金融、商科等專業(yè)連續(xù)排名全美前三。

項目大綱

Python金融數(shù)據(jù)分析：量化金融概論及其Python應用Introduction and python basics. What is quantitative finance and why do we care about these tools? Why Python? When and how to use python to organize data?

數(shù)據(jù)處理：如何處理金融數(shù)據(jù)，什么是時間序列數(shù)據(jù)（比如股價、收益和收入數(shù)據(jù)），如何獲取和組織數(shù)據(jù)，如何處理數(shù)據(jù)。Working with data. Types of financial data and how to work with it. What is time series data? How to acquire and organize data? What to do with data once you have it?

數(shù)據(jù)可視化與商業(yè)智能工具Visualization and business intelligence tools.

金融數(shù)據(jù)解讀與呈現(xiàn)IInterpretation and presentation of financial data I.

金融數(shù)據(jù)解讀與呈現(xiàn)IIInterpretation and presentation of financial data II.

項目回顧與成果展示Program Review and Presentation

論文輔導 Project Deliverables Tutoring

時間安排與收獲

7周在線小組科研學習+5周論文輔導學習 共125課時

學術報告

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（可用于申請）

結(jié)業(yè)證書

成績單