金融与Python科研项目：Python在量化金融数据分析中的应用——华尔街投资大师亲授量化金融投资实训研究

导师学校介绍

城堡投资基金成立于1990年，是美国最大的期权交易机构和经纪交易商之一，其总部位于美国芝加哥，是全球最大的对冲基金之一。这家公司的创始人是Kenneth Griffin（肯•格里芬），到现在也是该公司的首席执行官。1987年，格里芬靠着一台传真机，一台个人电脑，一部电话和26.5万美元本钱，在他的哈佛宿舍成立了这个基金公司的前身。Citadel致力于高频交易策略，这是程序化交易的一种。Citadel的电脑执行着八分之一的美国证券交易，每天的交易额达到约9亿股。其系统处理的股票数目甚至超过了纽约交易所，后者每天交易约7亿股。在城堡基金最核心的部门数量研究部，有来自名牌大学的80多名前数学教授和天体物理学家共同开发出的数学模型，为交易员提供支持。城堡基金大楼的37层有一个被称为“博士排”的区域，从地板到天花板都布满了写满各种复杂数据公式的白板，连窗玻璃都不例外。

采用高频交易策略后，Citadel位于芝加哥的战术运营基金自2007年推出以来，涨幅超过300%。早在2015五月，以芝加哥为基地的城堡投资管理的资产超过260亿美元，便已经是世界上第二大多策略对冲基金。城堡对冲基金在华尔街上名声甚大，是美国第三大对冲基金公司，仅次于桥水（Bridgewater）和millenium基金，同时也是杠杆加的最高的对冲基金。该公司是主要依靠程序（Python等）做交易的基金。在美国，该公司还是唯一以做市商身份开展期权业务的对冲基金，也是首批拥有自己的股票借贷能力的基金之一。城堡基金最引人注目的要数请到华尔街“最大牌”的“金融顾问”----前美联储主席伯南克。

导师详细介绍

导师昵称

Ken

导师级别

金融投资家&交易负责人

导师任职

华尔街城堡基金公司

Ken导师毕业于美国西北大学的计算机科学专业，随后又取得了芝加哥大学的财务财务统计相关专业的硕士学位。导师在学术研究方面颇有建树，他曾任教于哥伦比亚大学，担任工业工程和算法交易专业的讲席教授，并在相关专业期刊中发表了多篇学术研究论文。导师在金融交易的算法和程序化交易操作方面有着极高的天赋，早在2000年，导师已经担任了高盛集团（世界500强）投行证券风险管理部门副总裁。此前，Ken导师分别任职于全球最主要的金融机构之一德意志银行（世界500强），担任电子交易产品研发部门总监，以及瑞信银行（世界500强）的电子市场化副总裁。Ken导师在电子程序交易领域拥有超过10年的经验，包括电子交易产品研发以及高频交易策略，在实时交易系统研发以及金融产品设计方面拥有丰富的实战操盘经验。目前导师担任华尔街城堡基金公司的金融交易管控部门的最高负责人，该公司是华尔街三大对冲基金公司之一，也是程序化交易最大的基金公司。得益于导师极为优秀的工作能力和丰富的教学经验，他的程序交易课程广受好评，学生不仅仅可以获得常春藤级别的教学体验，更是可以获得来自华尔街最顶级的对冲基金的一线信息和资源。

Deep experience in electronic trading,including engineering,product development and trading.20+years experience in information technology including real-time trading system software architecture and development,retail financial services application design and IT support management.Recent focus on Operational Risk Management and Trading Control Engineering.

适合人群

方向：金融商科

专业：经济学

适合专业：商业分析，金融学，数据分析，公司金融，金融市场，金融工程，风险管理，统计学，数学，机器学习，数据科学，量化金融，股票投资，金融科技

项目价格：33800/19800

项目周期：7周在线小组科研+5周论文辅导

是否建议高中生学习：是

是否建议大学生学习：是

语言：英文

难度：低级/中级难度

建议具备的基础：项目适合金融、量化金融、金融数学、金融数据分析、数据统计、金融科技和金融工程等，未来希望在金融量化领域进一步深造的学生；需要学生具备基础的金融学知识

科研项目产出

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

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

项目介绍

“量化”金融工作和“非量化”金融工作之间的界限越来越模糊，金融从业者越来越被期望具有一定的计算机编程熟练程度，或至少接触编程工具和方法，即使他们的背景不专注于计算机科学。即使你的兴趣不集中在量化金融上，你也应该发现这些计算机工具有非常多的帮助。本课程将介绍一些基本Python工具和概念，这些概念和概念将为学生提供现代计算工具和技术的工作基础，重点是Python编程语言和相关工具包。在整个课程中，我们将使用Excel、Pivot表等非编程技术介绍某些概念，然后用Python做同样的例子。课程将通过Python将传统的金融市场交易和数据进行数据优化和提炼，例如股票市场的投资组合和其相对应的投资风险，最终以量化的形式呈现给大家。课程结束时，你将能够获取、处理和解释数据，并进行输出和分析的能力。

The line between“quant”and“non-quant”finance jobs is increasingly blurry,and practitioners in computational finance are increasingly expected to have some proficiency or at least exposure to programming tools and methods,even if their background does not focus on computer science.Even if your interest does not focus on quantitative finance,you should find it helpful to have some background in these sorts of tools.This class will introduce some basic tools and concepts that will give the student a working foundation in modern computational tools and techniques,focusing on the Python programming languages and associated toolkits.Throughout the class,we will introduce certain concepts using non-programming techniques such as Excel,Pivot tables,etc.,and then do the same examples in Python.By the end of the class,you will be able to acquire,process,and interpret data and produce output and analysis.

项目背景

金融业在不断发展壮大，现在比较热门，未来前景也不错。在金融行业中有一个学科的重要性正在强劲增长:金融和数据分析。而python在其中发挥了重要作用。首先，利用python中pandas的基础知识，可以处理股价，欧元/美元汇率相关的问题。当然，也可以利用NumPy高效地处理金融中的大型数据，提高效率。其次，使用python中的matplotlib和plotly，可以将复杂的财务数据进行合理性整合为图表形式，使财务报表内容更为直观可感，财务趋势更加明显，在财务表分析中，python完全可以取代excel,甚至比excel的效率更高。此外，python在分析风险方面也有一定的用途。我们知道，金融企业特别需要做风险评估。通常情况下，在购买理财产品前，投资者应该做一个风险测评分析，这样做的目的是为了准确判断个人或者家庭的风险偏好，而python就可以进行风险评估。金融中还涉及到很多的算法和数据，python提供的SymPy是一种强大的数学工具，可以解决金融中的很多数学问题。金融交易的高速、高频、以及超大数据量，使得各类金融机构对从业人员的数据分析技能要求越来越高。“摩根大通在2018年就开始对初级资产经理和银行从业人员进行代码培训，花旗也在同年开始向银行分析师和交易员提供编程数据分析课程。”实际上，高级数据分析技能，特别是Python的运用，已经成为金融机构在招聘分析师、研究员和交易员时的条件之一。本项目将依托前沿金融行业理论和实战，着重培养学生的金融工程数据分析技能，为日后的升学求职奠定坚实基础。

项目大纲介绍

Python基础知识概论 Introduction and Python Basics

数据处理(股票交易和投资风险评估）Working with Data

数据可视化与商业智能工具 Visualization and Business Intelligence Tools

数据的分析与呈现（投资组合风险案例分析）Putting it all together:Interpretation and Presentation of Data

项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

论文辅导 Project Deliverables Tutoring

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