我要报名
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
对机器学习在金融行业中的使用有深刻的理解,丰富简历内容,在quant相关的申请中有非常大的竞争力
获得极大的建立背景提升,为申请北美求职打下坚实基础
优秀学生会有导师提供的推荐信和高盛工作的内部推荐机会
你将学习的技能
投行Credit Card金融产品Python实战建模
制定产品战略
统计模型
machine learning
课题介绍
在科技快速发展的当下,金融业也在明显的从传统行业跨向fintech领域。在传统金融的基础上,quant通过对大数据进行分析/建模,从而预测未来市场走向和设计出更符合目标用户群体的金融产品。我们的project会引导你进行,原始数据处理,数据分析/建模,根据收集到的客户信息进行客户分类,制定产品战略,到最后的产品成型。过程中,我们会涉及到python编程,统计模型,以及machine learning。
课程大纲
本项目总时长为6周,基于每周1-2次一共约2-3小时的理论学习,与课后每周3-4小时实践建模。在最后一周学员需要给导师做一个策略的展示。将一个完整的项目涉及到从数据处理,到模型搭建,以及最终结果,策略评估等以Jupyter Notebook的方式呈现和汇报给导师。导师批准后,即可结业。
1
Introduction to Fintech industry; Financial Products; Project Overview
考察:Quiz
授课1小时,学习1小时
2
Python in Quantitative Analysis: Learn How to Use Packages including Pandas, Numpy, Scikit Learn, etc in Quant Trading
考察:Homework
授课2小时,学习3小时
3
Data Cleansing & Preparation, Missing data imputation, Data Preprocessing, based on API and Statistics in Python
考察:Coding Assignment
授课2小时,学习3小时
4
Machine learning methods: Customer segmentation,Sampling and Imbalanced data treatment
考察:Coding Assignment
授课2小时,学习3小时
5
Multiple methods for Variable Selection and Modeling (random forest, xgboost, decision tree and regression)
考察:Coding Implementation
授课3小时,学习4-5小时
6
Strategy Output Organization, Visualization and Quantitative Diagnostic Analysis
考察:Coding Implementation
授课2小时,学习4小时
7
Final Project – Build Your Own Fintech Credit Card
考察:Coding Project + Final Presentation
授课Final Project,学习12+小时
课程导师
Jane

经历

现任某上市Fintech公司高级量化分析工程师,负责北美业务
曾任高盛量化分析工程师 (Strats)

教育

美国哥伦比亚大学本科
芝加哥大学金融数学硕士