“金融大数据与量化分析”版本间的差异

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教学内容
教学目标
 
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=课号=
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= 版权申明 =
01510313
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=教学目标=
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CC [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cn/ BY-NC-ND]
  
掌握金融大数据系统和工具,并能够使用这些工具来建模和分析金融大数据。 了解市场投资的基本概念,掌握基本的数据分析方法和工具,具备使用工具对金融数据建模和分析能力。
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=课程信息=
  
=预计学习成效=
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课号:01510313
  
完成本课程的学习后,学生首先对二级市场的投资理论和模型形成基本的概念,并具备了搭建、验证和使用量化数据分析模型的能力。通过课外阅读和调研,掌握金融工程的基础理论工具,形成学习研究报告。最后,学生通过实践环节,制作自己的多因子模型或其它种类的量化策略,采用历史数据和实时行情验证策略的有效性。
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简写:FBDQA
  
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==教学目标==
  
=教学内容=
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掌握金融大数据系统和工具,并能够使用这些工具来建模和分析金融大数据。
  
==大数据部分==
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了解市场投资的基本概念,掌握基本的数据分析方法和工具,具备使用工具对金融数据建模和分析能力。
  
学习计算机系统的基本原理。
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==教学团队==
  
实践计算机系统-实验。
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[[陈震]]  ([[互联网+实验室|智能系统实验室]])
  
大数据系统的原理与技术,在实践中运用大数据技术。
+
[[汪浩]]
  
机器学习与机器智能
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助教: [[刘为为]]、池映天、倪运升
  
大数据智能的理论,了解大数据系统与机器智能的相辅相成的关系,在实践中运用机器智能技术。
+
==课程资源==
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[[普量云]]: 量化平台
  
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[http://101.6.160.75:8080/plouto/edu/web plouto-quant]
  
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=教学管理=
  
==量化部分==
+
==时间地点==
  
1. 第一讲:量化分析基础
+
教室:六教6A117 /李兆基科技大楼B558/B570教室
  
 主要内容:量化投资分析的背景、流派和主流分析方法
+
时间:每周周五第三第四大节
 教学要素:讲授
+
 教学时数:2
+
 实验时数:0
+
 课外活动:阅读相关文献
+
 课外学时:6
+
  
2. 第二讲:从主观投资中汲取精华
+
=教学计划=
 主要内容:证券二级市场主观投资方法概述
+
 教学要素:讲授
+
 教学时数:2
+
 实验时数:0
+
 课外活动:阅读相关文献
+
 课外学时:8
+
  
3. 第三讲、第四讲:多因子模型基础与应用(1)(2)
+
[[2018年春季-金融大数据与量化分析-教学计划|2018年春季-教学计划]]
 主要内容:建立多因子模型的基本方法和案例分析
+
 教学要素:讲授、非课堂实践
+
 教学时数:4
+
 实验时数:20
+
 课外活动:阅读相关文献
+
 课外学时:10
+
  
4. 第五讲:量化投资策略与实战分析
+
==大数据==
 主要内容:如何建立基本的投资策略
+
 教学要素:讲授、非课堂实践
+
 教学时数:2
+
 实验时数:20
+
 课外活动:阅读相关文献
+
 课外学时:6
+
  
5. 第六讲:量化投资中常见问题剖析
+
[[量化金融-大数据| 金融大数据]]
 主要内容:针对经常犯的错误进行针对性分析和案例剖析
+
 教学要素:讲授、非课堂实践
+
 教学时数:2
+
 实验时数:20
+
 课外活动:阅读相关文献
+
 课外学时:20
+
  
6. 第七讲、第八讲:打造量化交易体系(1)(2)
+
==量化金融==
 主要内容:如何构建实战交易体系,并通过真实数据进行严格测试验证
+
 教学要素:讲授、非课堂实践
+
 教学时数:4
+
 实验时数:20
+
 课外活动:阅读相关文献
+
 课外学时:20
+
  
7. 答辩:量化分析自学内容及交易体系验证报告
+
[[金融大数据与量化分析-量化金融| 量化金融]]
 主要内容:以现场答辩的方式演示说明自己的交易体系特征
+
 
 教学要素:研讨会
+
==主要参考==
 教学时数:14
+
 
 实验时数:0
+
[[2018年春季-金融大数据与量化分析-参考书目| 量化金融-参考书目]]
 课外活动:撰写报告
+
 
 课外学时:20
+
[[2018年春季-金融大数据与量化分析-参考论文| 量化金融-参考论文]]

2020年6月8日 (一) 01:53的最后版本

版权申明

CC BY-NC-ND

课程信息

课号:01510313

简写:FBDQA

教学目标

掌握金融大数据系统和工具,并能够使用这些工具来建模和分析金融大数据。

了解市场投资的基本概念,掌握基本的数据分析方法和工具,具备使用工具对金融数据建模和分析能力。

教学团队

陈震智能系统实验室

汪浩

助教: 刘为为、池映天、倪运升

课程资源

普量云: 量化平台

plouto-quant

教学管理

时间地点

教室:六教6A117 /李兆基科技大楼B558/B570教室

时间:每周周五第三第四大节

教学计划

2018年春季-教学计划

大数据

金融大数据

量化金融

量化金融

主要参考

量化金融-参考书目

量化金融-参考论文