金融工程科研課題：AI金融：基於人工智能的量化交易策略研究

金融學是現代經濟的產(chan) 物，它是研究價(jia) 值判斷和價(jia) 值規律的學科，其學術領域包括銀行學、證券、保險學、信托學，可將金融學分為(wei) 微觀金融學、宏觀金融學。傳(chuan) 統的金融學研究領域大致有兩(liang) 個(ge) 方向：宏觀層麵的金融市場運行理論和微觀層麵的公司投資理論。

申請金融學專(zhuan) 業(ye) 什麽(me) 背景最受名校青睞？

以倫(lun) 敦政治經濟學院為(wei) 例，申請該校金融學碩士，需獲得英國大學學士學位或海外同等學位。申請人要有金融相關(guan) 背景，如會(hui) 計、經濟學、商科、數學等，如果還有相關(guan) 的工作經驗更有優(you) 勢。平均成績需達85%以上，雅思7.0分，托福110分，GMAT650分。

機構針對想申請金融學/金融工程/計算機科學等熱門專(zhuan) 業(ye) 的同學，專(zhuan) 門開設了適用於(yu) 升學黨(dang) 的背景提升科研項目，參與(yu) 研究前沿課題，讓學生不僅(jin) 可以獲得申請所需相關(guan) 學術經驗，還可以積累一段言之有物的實戰經曆，增強名校申請競爭(zheng) 力！

?課題名稱：金融工程專(zhuan) 題：AI金融：基於(yu) 人工智能的量化交易策略研究

?項目開始時間：2023-07-14

?涉及專(zhuan) 業(ye) ：金融學、金融工程、計算機科學

?招生對象：高中生、大學生

?項目地點：上海

授課教授：上海財經大學副教授

現上海財經大學副教授，博士生導師，MBA導師。

科研要點：本課程通過學習(xi) 大數據、人工智能等相關(guan) 基礎知識，帶領學員掌握大數據和人工智能及其在金融科技中的應用導論、Python 語言簡介、數據探索和數據預處理、回歸分析、決(jue) 策樹和隨機森林、XGBoost、人工神經網絡和深度學習(xi) 、聚類、時間序列模型以及如何利用 Python 等相關(guan) 軟件實現上述統計方法，並將之應用於(yu) 經濟、金融數據建模中，通過多維度的案例分析，深入討論大數據、人工智能和金融科技，並進一步分析其理論性質，研究其在各行業(ye) 中的應用。學生通過本課程最終獲得大數據、人工智能、金融科技等學習(xi) 科研經驗，提升自身學術科研能力。

適合人群：

✅ 對金融學、金融工程、計算機科學感興(xing) 趣的學生

✅ 未來希望在金融學專(zhuan) 業(ye) 發展的學生

✅ 想要學習(xi) 論文寫(xie) 作，鍛煉學術語言的使用及提升學術能力的學生

✅ 有意願從(cong) 事科研實踐，產(chan) 出學術科研報告和論文成果的學生

✅ 希望在該領域深入研究，培養(yang) 學術思維，提升學術背景軟實力的學生

項目安排：

1 項目周期：

6周120課時線上錄播課與(yu) 直播答疑先導課+1周線上教授核心課+1周線下實地研討+2周線上產(chan) 業(ye) 導師課+4次線上直播論文答疑課模式

2 課題大綱：

大數據和人工智能(1) 什麽(me) 是大數據、人工智能(2) 大數據和人工智能理論和技術(3) 大數據和人工智能公司模式與(yu) 案例

Python簡介及其應用(1) Python簡介與(yu) 環境搭建(2) Python中的數據(3) Numpy,Pandas 庫的使用與(yu) 進階(4) 數據可視化一matplotlib庫的使用與(yu) 進階

機器學習(xi) 與(yu) 算法技術(1) 機器學習(xi) 基本概念(2) 機器學習(xi) 算法分類(3) 機器學習(xi) (邏輯回歸;支持向量機;樸素貝葉斯;聚類;決(jue) 策樹(隨機森林)，並結合python及案例分析

機器學習(xi) 在量化交易中的簡單應用

大數據、人工智能在金融行業(ye) 的應用(1) 量化投資(2) 人工智能在金融領域的應用及其案例分析

答辯 

3 課時安排：

需要詳細課程表的同學，歡迎微信聯係學術顧問老師。

項目產(chan) 出：

● 推薦信

教授評級A及以上的學生可獲得教授推薦信

● 論文發表

論文寫(xie) 作指導&CNKI/Google Scholar國際期刊或CPCI/EI（CA）/Scopus/Inspec一作論文輔助投遞

● 科研項目材料

課題研究計劃書(shu) （RP）

產(chan) 業(ye) 項目方案

項目結業(ye) 證書(shu)

學術評估報告

助力申請：

參加科研項目之前：履曆上沒有深度經曆

?科研項目之後：豐(feng) 富履曆，提高升學、求職成功概率

參加科研項目之前：申請文書(shu) 陳詞濫調

?科研項目之後：積累高含金量文書(shu) 素材，打造個(ge) 性化申請故事，展現背景軟實力

參加科研項目之前：適應不了名校學習(xi) 節奏

?科研項目之後：夯實基礎，以豐(feng) 富的經驗和前沿的思維快人一步

機構就業(ye) 方向

金融學專(zhuan) 業(ye) 就業(ye) 前景廣闊，畢業(ye) 生可在銀行業(ye) 的相關(guan) 崗位、保險行業(ye) 相關(guan) 崗位、證券行業(ye) 相關(guan) 崗位、基金行業(ye) 相關(guan) 崗位、大宗商品、信貸及資管行業(ye) 相關(guan) 崗位等工作。也有通過公務員考試，進入國家銀行、銀保監會(hui) 、證監會(hui) 、稅務局、社保機構等國家機關(guan) 及事業(ye) 單位。

院校排名機構

1. 哈佛大學 United States

2. 麻省理工學院 United States

3. 斯坦福大學 United States

4. 牛津大學 United Kingdom

5. 芝加哥大學 United States

6. 劍橋大學 United Kingdom

7. 倫(lun) 敦政治經濟學院 United Kingdom

8. 賓夕法尼亞(ya) 大學 United States

9. 加州大學伯克利分校 United States

10. 紐約大學 United States