课程培训
量化算法工程师培训

第一章:基础知识巩固

1.数学基础和编程能力的加深

2.掌握Python编程语言及常用库如(NumPyPandasSciPy等)编写简单的程序

3.了解金融市场基本结构、交易机制和投资策略等基础知识

 

第二章:量化投资理论

1. 阐述量化选股方法如(多因子、基本面、市场情绪等选股模型)

2. 介绍趋势跟踪、波动率量化模型的策略原理和应用

3. 了解风险度量方法(如VaRCVaR)风险控制策略以及风险管理框架

 

第三章:实践技能

1. 数据收集与处理:掌握金融数据的获取、清洗、储存和处理技能

2. 策略开发和回测:利用量化平台和工具进行策略开发

3. 实盘交易和监控:模拟交易或实盘交易中量化策略,监控策略表现以及调整和优化

 

第四章:高级技能学习和项目实践

1. 机器学习在量化投资中的应用,机器学习算法如(决策树、随机森林、神经网络等)

2. 高频交易策略和技术:了解高频交易的基本原理市场微结构分析

3. 项目实践和团队合作:参与实践的量化投资项目,与其他团队成员共同协作,解决实际问题,提升项目和团队协作能力

 

第五章:总结与展望

1. 循序渐进掌握量化算法工程师所需知识和技能

2. 关注行业动态和技术发展趋势

3. 不断更新和优化知识体系

4. 算法工程师将在金融领域发挥举足亲重的作用




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中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
oracle,微软,vmware,MSC,Ansys,candence,Altium,达索等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深专家或讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
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