国外小组科研—金融工程与智能金融专题: 金融与AI的深度融合---基于大数据和机器学习的金融量化投资分析与研究【大学组】

开始日期：

2023年10月14日

专业方向：

金融商科,计算机与人工智能

导师：

Miquel（纽约大学 New York University (NYU) 教授）

课程周期：

7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

语言：

英文

建议学生年级：

大学生

项目产出：

7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时 项目报告 优秀学员获主导师Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请） 结业证书 成绩单

项目介绍：

本课程是一个特别的交叉学科课题，导师将金融数据分析、计算机编程（机器学习）与量化金融有机的结合起来，以目前华尔街对冲基金和量化金融公司的实战操练为蓝本将大学量化金融研究与实际金融交易市场有效结合。项目内容包括金融工程定价方法及其Python应用、马科维茨投资组合理论、资本资产定价模型、量化金融数据分析及其Python应用、金融大数据分析、利用机器学习、过滤和交易信号以及高频数据进行金融数据分析与研究，导师将结合数学和统计学分析金融量化模型，帮助学生掌握机器学习在量化金融的实践，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。 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.