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量化金融的未来:人工智能前沿

量化投资已经成为国际科技金融业界兴起的新领域,发展势头极为迅猛。无论从薪资还是市场趋势来看,量化都是一个极为诱人的未来蓝图。随着量化的逐渐发展,它也在慢慢发生变化。传统的量化开始逐渐结合Machine Learning,人工智能和机器学习发展为量化投资的新趋势。那么,量化投资是怎么和人工智能结合的?如果要做量化,怎么跟上新趋势?这门课将给你带来答案。

课程亮点

1、1套量化逻辑体系构建底层知识框架; 2、2大量化模型深刻理解量化策略与人工智能新趋势 3、20年从业经验与理论知识的高度融合与输出。

你将学到

1、什么是量化交易的本质,买方与卖方的量化有什么区别? 2、什么是均线交易,择时模型如何搭建? 3、择股模型是如何发展的,与择时模型的区别是什么? 4、线性模型与非线性模型的区别是什么? 5、人工智能如何颠覆传统量化的?  

主讲人

孙老师

复旦大学经济学院教授、EDP中心主任
芝加哥大学数学系硕士、博士 北京大学数学系学士
原摩根士丹利固定收益部执行总经理,从事固定收益类,大宗商品类衍生品交易和风险对冲。 原XE Capital对冲基金董事总经理,负责管理包括金融衍生工具在内的数十亿美元的金融资产,有长于十二年的衍生品交易和资产管理经验以及数量模型风险管理经验。
在Review of Derivative Research、Journal of Fixed Income等期刊上发表论文多篇,并出版了两本中文衍生品定价模型理论方面的专著

适用人群

1) 投行/券商等从业人员

2) 想要提升职场技能/快速获得晋升的人

3) 风控岗位相关从业人员

4) 对该话题感兴趣的其他人士

精品推荐

章节一 课程导读
  • 课时1: 从LTCM到人寿保险,如何正确认识对冲基金?
    16:47
    开始学习
章节二 量化模型:择时
  • 课时1: 买方与卖方
    10:41
    开始学习
  • 课时2: 为什么证券价格是锯齿状的曲线:有效市场假说
    10:40
    开始学习
  • 课时3: 择时之前需要确定的三点问题
    07:30
    开始学习
  • 课时4: 如何正确认识均线?
    17:01
    开始学习
  • 课时5: 从价格到收益,认识趋势与反转
    13:11
    开始学习
  • 课时6: 降噪的非线性方式:傅里叶变换
    06:35
    开始学习
章节三 量化模型:择股
  • 课时1: 从CAPM到多因子模型
    16:21
    开始学习
  • 课时2: 多因子模型的应用
    05:47
    开始学习
章节四 量化的新趋势:人工智能
  • 课时1: 从线性到非线性的格局
    10:32
    开始学习
  • 课时2: 人工智能与机器学习
    14:39
    开始学习
  • 课时3: Q&A
    09:18
    开始学习
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