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适用人群
主要针对有金融、数学、统计领域有一些基础,想进阶学习量化金融领域、并在未来投身量化金融行业发展的学员。项目结束后期待会具备实习求职的能力
你将收获
自主分析数据
在求职量化买方公司申请中有非常大的竞争性
顶级量化交易公司Quant导师推荐信
你将学习的技能
交易策略技能
量化分析
模型搭建
Quant面试技能
课题介绍
数据科学是量化技术的最根本要素。本项目通过使用业界最常用的Python编程,从零开始介绍如何利用Python设计出交易策略:如何获得数据,如何清理数据,如何分析数据,如何定义交易信号,如何使用计量经济学、机器学习来训练模型,如何分析预测结果。
课程大纲
本项目总时长预计为6周,预计每周1-2次一共约2-3小时的理论学习,与课后每周3-4小时完成习题。在最后一周学员需要通过导师的考核。考核内容包括面试所包括的技巧和训练,通过这个考核说明学生对于量化、数据类面试有着一定的掌握。
1
Introduction to Data Science’s usage for Financial Industry (Quant), why data science is so important for being a good quant
考察:Quiz
授课1小时; 学习1小时
2
Python for Quant: OOP, Pandas, Numpy, Sklearn.
考察:Homework
授课2小时; 学习3小时
3
Python for data science: how to clean data, why should we clean data, what can we interpret from data.
考察:Coding Assignment
授课2小时; 学习3小时
4
Trading Signals: Basic Introduction about trading signal, how to construct a signal.
考察:Coding Assignment
授课2小时; 学习3小时
5
Build a complete trading algorithm, back-test
考察:Coding Implementation
授课3小时; 学习5小时
6
Visualization output, how to interpret output, statistical inference.
考察:Coding Implementation
授课2小时; 学习4小时
7
Final Project, built your own trading strategy using real world data
考察:Coding Project + Final Presentation
学习3+小时
课程导师
Michael

经历

GAFG
任职于环球大西洋金融集团下属保险公司

教育

清华大学本科
麻省理工学院金融硕士
加州大学博客利分校交流项目