量化分析训练营(第一期)

随堂模式

  • 什么是随堂模式?

    随堂模式课程一般为每学期一轮次,课程每周更新,作业、考试有截止时间,由课程提供方老师、助教指导,课程完结,成绩由老师确认后,统一发放证书。

  • 什么是自主模式?

    自主模式课程常年开放加入,课件全部开放,作业、考试无截止时间,有学堂在线招募选拔的助教指导,考核通过即可自动获得证书。

来自于: 学堂在线 | 分类: 计算机(663)经管·会计(725)

课程描述

联合清华大学《金融大数据及量化分析》原班师资团队,以《金融大数据及量化分析》课程体系为基础,融合各位导师一线量化交易系统搭建经验及量化策略实盘交易体会打造的训练营,构建实战型量化人才应具备的能力体系,成为复合型人才。

什么是认证证书?
免费学习
认证学习
名师签名
实名认证
权威性
纸质证书
付费购买
免费赠送

课程简介

21世纪的高薪行业,金融业与IT业均名列前茅。

如果能选择一个跨界这两行业的职业,那么,未来的发展之路,将光明无比。

而量化分析从业人员,就是跨界金融&IT,复合型人才的职业选择之一。


●职业规划 别缺“量化”●

1、薪资高

BOSS直聘、猎聘网、拉勾网等知名招聘网站招聘显示,全国一线城市及部分热门地区,量化分析岗位薪酬不菲。该岗位月平均薪酬可高达25k/月,猎聘网更有知名券商开出百万年薪招募量化人才! 

2、从业面广

可从业金融机构有:基金、证券、期货、投资、信托、咨询

可从事的岗位有:量化工程师、量化策略研究员、量化分析师、量化交易研究员

3、稀缺性大

目前美国市场上量化基金的占比约40%,并且逐年增长,而中国还不到5%。据《证券时报》显示,随着量化投资在中国发展的基本条件渐渐完备,多家基金公司对量化人才的需求明显增加。

4、前景广阔

美国量化分析的热潮起源于上个世纪80年代,至今已有30余年的历史。而我国量化分析的发展也不过几年,未来发展空间巨大。


21世纪是复合型人才的时代,为了更好地迎合时代和金融市场的需求,学堂在线联合清华大学《金融大数据及量化分析》原班师资团队,重磅打造“量化分析训练营”!本训练营以《金融大数据及量化分析》课程体系为基础,融合各位导师一线量化交易系统搭建经验及量化策略实盘交易体会,层层构建实战型量化人才应具备的能力体系,帮助大家在高薪高科技的金融界和IT界游刃有余,成为复合型人才。


●适合人群

优先建议有经济学或理工科背景(学过概率论和一门编程语言如python),有实际投资经验或者有编程基础者参加本训练营的学习。

1、在校学生:理工科背景,同时毕业后想加入金融圈

2、在职白领:从业于金融行业,尤其与量化投资工作相关

3、程序员:会写编程、又想进金融圈的有志青年

4、未雨绸缪的小白:对量化投资感兴趣,想未来从事量化相关工作


●导师介绍

汪浩

清华大学电子系本硕,赫尔辛基理工大学计算工程专业博士

清华大学校级《金融大数据及量化分析》课程主讲老师

曾任诺基亚、联想高管,中国计算机学会普适计算专委委员

领导实战量化交易团队,在量化金融、人工智能、大数据等领域有二十多年的深厚积累

宋战江

清华大学计算机博士,南开大学计算机本硕

普量云首席技术官,主导研发智能形态识别工具及量化智慧数据平台

在人工智能、计算机网络、大数据领域有十多年的深厚积累

孟康健

曾任诺基亚研究院首席系统架构师、技术总监,大型互联网公司/软件公司项目经理

在量化交易系统搭建、智慧数据平台开发领域有雄厚的理论基础和丰富的实战经验,主导搭建普量云量化系统

刘英斐

普量云首席产品总监,量化投资经理、基金经理

拥有10余年人工智能大数据领域的工作经验

主导量化策略研发和验证平台的实现,在量化策略制作、实盘操作领域成绩斐然


●高效能“教学-导学-督学”训练模式,为学习效果保驾护航

1、清华团队 重磅开发

清华大学《金融大数据及量化分析》课程师资团队,结合国内外最先进、系统的量化分析理论知识,带你学习量化交易实战技术。

2、课程丰富 讲练结合

20h理论课程+10h习题讲解+10h主题研讨会,每周不低于10h的听课&复习&实战。要想真才实学,唯有踏实付出。

3、特色作业 助教答疑

课堂作业内容围绕每周课程主题,包含策略逻辑叙述、代码编写等实践内容。同时,助教老师24h内解答学习疑问,避免自学走弯路!

4、小班学习 抱团成长

班主任全程陪伴,帮你打败学习拖延症;班级群抱团前行,结合益友一起进步。


结业证书 权威认证

完成课程并通过考核的同学,将获得本课程团队教师签字认证。结业证书,让你的学习成果一目了然。

展开

课程章节

量化分析训练营:第一周
第一周课前准备
第1课:量化交易体系基础
第2课:趋势型量化策略研发
第一周习题课
第1课作业补交窗口
第2课作业补交窗口
量化分析训练营:第二周
第3课:量化必备的交易知识
第4课:量化必备的数学工具和编程基础
第二周习题课
第3课作业补交窗口
第4课作业补交窗口
量化分析训练营:第三周
第5课:搭建最简单的交易系统
第6课:丰富你的信号系统
第三周习题课
第5课作业补交窗口
第6课作业补交窗口
量化分析训练营:第四周
第7课:仓位管理和风险控制功能实现
第8课:评价和诊断交易策略
第四周习题课
第7课作业补交窗口
第8课作业补交窗口
量化分析训练营:第五周
第9课:多种实战量化策略模型及实现细节详解
第10课:进入专业量化赛道的必修课
第五周习题课
第9课作业补交窗口
第10课作业补交窗口
结业测试
测试题

授课教师

  • 汪浩 清华大学 电子系 清华本硕

    清华大学电子系本硕,赫尔辛基理工大学计算工程专业博士。清华大学校级《金融大数据及量化分析》课程主讲老师。曾任诺基亚、联想高管,中国计算机学会普适计算专委委员,领导实战量化交易团队,在量化金融、人工智能、大数据等领域有二十多年的深厚积累。

  • 宋战江 清华大学 计算机系 博士

    清华大学计算机博士,南开大学计算机本硕 普量云首席技术官,主导研发智能形态识别工具及量化智慧数据平台 在人工智能、计算机网络、大数据领域有十多年的深厚积累

  • 孟康健 普量云 量化系统 技术总监

    曾任诺基亚研究院首席系统架构师、技术总监,大型互联网公司/软件公司项目经理。在量化交易系统搭建、智慧数据平台开发领域有雄厚的理论基础和丰富的实战经验,主导搭建普量云量化系统。

  • 刘英斐 普量云 量化策略研发 首席产品总监

    普量云首席产品总监,量化投资经理、基金经理。拥有10余年人工智能大数据领域的工作经验,主导量化策略研发和验证平台的实现,在量化策略制作、实盘操作领域成绩斐然。

精华笔记

精华笔记正在评选中,去看看全部笔记

常见问题

1、我没有金融和计算机编程的任何背景或者经验,能学这门课吗?

当然可以。这个课程对于你的背景和经验没有要求。谁都不是生来就会投资的。这个课对于你的态度有要求。投资的原理非常简单,实践非常困难。

2、这门课程有知识门槛吗?

学习本门课程没有必须的知识门槛,如果有理工科基础(微积分、线性代数和概率论,学过一门编程语言)尤为佳,没有也不影响学习。

3、没有学过python可以学吗?

可以的。课程中,我们有专门的课时讲解,量化交易中涉及到的python语言及相关的pandas库使用方法。

4、没有金融基础/交易经验可以学吗?

如果做过实际的交易(股票、期货、期权、外汇都可),对课程中内容理解起来会更透彻。如果没有交易经验但是会编程,那通过本课程一样可以掌握怎么搭建简单的回测系统,然后课后有针对性地补充相关的交易或金融知识,这样可以避免走弯路。

*参考书目推荐*

1、《打开量化投资的黑箱》
Inside the Black'Box:A Simple Guide to Quantitative and High-Frequency Trading
λ 作者:里什•纳兰 (Rishi K.Narang)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第2版 (2016年5月1日)
λ 这本书的知识密度不大,主要从系统的角度介绍了一个完整的量化交易系统的架构,适合量化入门阅读

2、《主动投资组合管理:创造高收益并控制风险的量化投资方法》
Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Providing Superior Returns and Controlling Risk (2th Edition)
λ 作者:理查德 C.格林诺德 (Richard C.Grinol , 雷诺德 N.卡恩 (Ronald N.Kahn) , 李腾 (译者)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2014年9月1日)
λ 这是量化投资的红宝书,里面大量的数学证明,一般用不到,但是可以从理论上理解证券组合回报的系统性来源,并且最重要的是知道同行们是怎么想的。难度较大,适合精度

3、《威科夫操盘法》
Wychkoff Trading Tools and Techniques
λ 作者:孟洪涛 (Edward Meng)
λ 出版社: 山西人民出版社; 第1版 (2016年10月1日)
λ 从行为金融学的角度解释了技术派投资的心法,有一点难度

4、《证券分析》
Security Analysis: Sixth Edition
λ 作者:本杰明•格雷厄姆 (Benjamin Graham) , 戴维•多德 (David L. Dodd)
λ 出版社: 中国人民大学出版社; 第1版 (2013年4月1日)
λ 不用说了,所有证券分析师的圣经,但要辩证地看,这里很多指标已经不能在A股里选出股票了

后面3本就当科普读物吧^_^
5、《宽客》
The Quants
λ 作者:斯科特•帕特森 (Scott Patterson)
λ 出版社: 万卷出版公司; 第1版 (2011年7月15日)

6、《算法交易:制胜策略与原理》
Algorithmic Trading:Winning Strategies and Their Rationale
λ 作者:欧内斯特•陈 (Ernest P.Chan)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2017年1月1日)

7、《高频交易》
High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems
λ 作者:艾琳·奥尔德里奇(lrene Aldridge)
λ 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2011年5月1日)

*退费规则*

训练营自购买之日起3天内可无条件退款,超过3天不再接受退款;同时,从开课前3天开始也不再受理退款申请。

*想进一步咨询联系谁?*

热线电话:010-82152562 微信号:学堂MM:xuetangx1