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【快班】黄金Quant工——量化金融分析师入...
随报随学 共12课 ★☆☆
开课时间 课程周期 难易度
招生中

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管理 模型 金融 数学 案例
课程介绍
有这样一种对矿工(Quantitative Analyst)的戏谑定义:学CS的,学应数的,学物理的,学统计的,还有学金融的5个人坐在一桌吃饭,他们互相看不顺眼:学物理的看不惯学应数的,因为他们觉得总应数只是物理研究的工具;学应数的看不惯学统计的因为他们认为应数难得多,学不下去了才跑去学统计,学CS看不惯前面三个,因为他们光说不干,就知道在模型上一通操作。但前面四人通通看不上学金融的,因为金融在他们眼里压根就不属于科学。然后学金融的告诉了他们自己的月薪。然后第二天他们5个人便合开了家公司,老板是学金融的,剩下四个变成了quants。

玩笑归玩笑,但从这个玩笑中不难看出做quant的一些门槛:他需要理解物理学中对动态状态研究,他需要熟悉各种数学分析工具,他需要从数据中分析规律实现预测,他需要用高效的代码将模型付现,最后他还需要对金融产品与市场的直觉,而这种直觉有时候重要性甚至还会超过设计精巧的模型。毫不夸张的说,quant这个岗位是集数据分析,研发维护,模型研究,投资决策于一身的铁人三项,是集投资的艺术性与科学性于一身的硬核岗。

本课程将提供如何入门quant的必要条件,全面系统地介绍量化分析师所应具备的知识下限,并拟在课程最后结合业界实践案例,实现进阶与提高。

著名量化投资人,哥伦比亚大学教授Emanuel Derman对quant的发展有一段精彩的论述:Quant是科学化后的Trader,Trader是工业化后的Quant。目前中国就业市场上Quant岗位方兴未艾,投资科学化与交易工业化已经成为了中国量化工作不可逆的趋势。但是在大趋势下,能够真正胜任这种工作的人才却屈指可数。一家中国知名基金公司对量化交易经理岗位开出的是7位数的年薪,但是能真正胜任这项工作的人才却少之又少。这种就业的供需不平衡,便是能者变现自己实力,智者套利自己学识的机会与舞台。本课程,便是带领你入门Quant的第一门必修课,也是你应对各大买方业务面试的第一门必修课。
机会永远留给有准备的人。

课程大纲
第一课:什么是quant?
第二课:成为quant的必要条件之数学
第三课:成为quant的必要条件之编程
第四课:固定时间下的价值模型之一:MPT
第五课:固定时间下的价值模型之二:CAPM及因子模型第六课:固定时间下的价值模型之三:多因子模型及APT第七课:动态时间下的价值模型:BSM(上)
第八课:动态时间下的价值模型:BSM(中)
第九课:动态时间下的价值模型:BSM(下)
第十课:走进Pquant
第十一课:走进Qquant
第十二课:实务与案例:集成学习在构建策略中的应用;NLP在构建情绪指数中的应用;多因子模型的增强
授课讲师
李昊,现居纽约。本科就读中山大学管理学院财务管理专业,中山大学数学学院统计学专业。研究生就读哥伦比亚大学运筹学金融工程方向。曾短期任安信证券IT与投资部软件工程师,炼数成金平台助教。现任WorldQuant Summer Analyst。参与国家自然科学基金项目“机器学习在现代金融风险管理中的新方法,新应用”。
课程环境

Python3.0+

IDE不限

Windows/Linux/Mac

授课对象
有志于从事量化金融分析师职业的学员
收获预期
轻松应对各大买方Quant岗位的面试
课程学费
学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
特别说明如下
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
课程授课方式

1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

联系我们
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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GMT+8, 2020-10-22 16:47 , Processed in 0.200370 second(s), 33 queries .