一、項目詳情
  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)、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。
  二、適用人群
  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(guān)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)分析感興趣的同學；學生需要具備扎實的數(shù)學基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)。
  三、項目大綱
  Python金融數(shù)據(jù)分析：量化金融概論及其Python應(yīng)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
  四、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(shù)報告
  *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