课题名称
= Python金融工程分析 =
项目背景
大数据时代的金融行业，涌动着以量化交易、风险控制和管理、智能投顾为代表的金融创新，而创新成果的取得又离不开实用编程软件的发展。在众多编程语言中， Matl ab、C++、Python的使用范围最为广泛。近几年，Python由于开源、易上手和功能强大，逐渐成为金融工程量化分析中使用频率最高的量化分析软件。如何运用Python完成金融大数据分析，还原真实金融行业Python数据分析业态，帮助职场人士和学生完成从实操小白到Python金融大数据分析高手的华丽转身，是项目的核心所在。
项目介绍
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、机器学习、过滤和交易信号以及高频数据，结合数学和统计学分析金融量化模型，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。
适合人群
●大学生
●金融工程、量化金融、金融数学、计算金融、投资学、统计和计算机相关专业，以及对金融工程、量化分析、计算机、风险管理、量化投资和商业分析工作感兴趣的同学；学生需要具备扎实的数学基础和编程基础
导师介绍
= Miquel 教授 =
Miquel导师现任纽约大学Stern商学院教授、Global AI 开发主管、国际能源论坛创新科技主管、西班牙高等管理学院（ESADE）金融大数据方向教授。曾任 哥伦比亚大学资产配置和金融大数据方向客座副教授。曾任瑞银集团（UBS）执行总裁（Executive Director）、安道尔银行CIO和首席投资顾问。研究领域包括 商业分析、资产配置、大数据、机器学习在交易算法和金融科技中的应用。Miquel导师是一位商业分析与金融大数据领域的资深专家以及在资产管理方面 拥有20多年经验的金融市场从业者。
任职学校
纽约大学（New York University）简称“NYU”，毕业生综合就业能力排名世界第11位，极受雇主认可。被列为25所新常春藤名校之一。纽约大学在哲学、数学、会计与金融、法律、表演艺术、计算机科学等多个优势学科拥有世界顶尖的学术资源。斯特恩商学院 (Leonard N. Stern School of Business) 是蜚声世界的著名商学院，金融、商科等专业连续排名全美前三。
项目大纲
●Python金融数据分析：量化金融概论及其Python应用
●数据处理：如何处理金融数据，什么是时间序列数据（比如股价、收益和收入数据），如何获取和组织数据，如何处理数据
●数据可视化与商业智能工具
●金融数据解读与呈现I
●金融数据解读与呈现II
●项目回顾与成果展示
●论文辅导
时间安排
7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时+不限时论文指导
开课时间：2022.4.30开课
项目收获
●学术报告
●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
●成绩单返回搜狐，查看更多
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