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机器学习x量化金融直播:理解+实践+应用,成为优秀的金融行业高端人才
发布来源: HiFinance 发布时间:2020-02-19

高盛曾经报告

在金融行业

“保守预计,到2025年,

机器学习和人工智能

可以节省成本和带来新业务的盈利,

能创造大约每年340亿-430亿美元的价值。”


不知道金融科技(Fintech)

就等于将来退出金融市场


而量化

结合人工智能(AI)

区块链(Blockchain)

云计算(Cloud computing)

大数据(Big Data)

不断推动金融科技发展


已经成为

金融领域的发展趋势


借力人工智能技术

运用现代统计学和数学的方法

建立模型

获取稳定收益,达到资产管理的目的

服务于个人投资者和机构


现在

无论是人工智能还是区块链、大数据,

都是量化金融的发展方向和技术手段


当下量化金融人才匮乏、需求量激增

如何才能加入量化金融

成为优秀的金融科技高端人才呢?


公益直播来啦

《机器学习与量化金融的实践与应用》

2月20日(周四)15:00-16:00


帮助大家深入掌握

金融科技的实际应用

成为金融行业的领先人才


量化发展前途

专业金融人才培养已迫在眉睫

  • 央行印发《金融科技发展规划(2019—2021 年)》,要求建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”,实现金融与科技深度融合。


  • 金融科技发展将迎来新的局面。学习量化分析方法运用到投资管理中,是金融未来的发展方向之一。


  • 工信部人才交流中心会同有关部门,在涉及新型工业化发展和信息化建设的重点领域每年培养培训 10 万名急需紧缺人才。


金融人才中的高级人才

量化金融人才是结合了金融知识、数据知识、编程建模、人工智能等学科的综合性人才。

√掌握编程语言
在竞争激烈的就业市场紧跟潮流,保持技术精进,熟练使用 Python,编写的软件程序来执行交易,不断与市场搏斗。

√拥有数据分析能力
面向金融领域的一系列决策、行为科学新问题,能够提供数据驱动的方法。

应用机器学习
具备专业的机器学习专业知识,精通数学,在技术驱动下不断推动金融科技发展。

参与收获

学习接地气的案例实操

掌握人工智能、大数据、机器学习

在金融科技领域如何应用?


跟进量化金融的前沿技术及发展动态


最重要的是

踏入量化金融的领域

迎接未来趋势


主讲老师

孙健教授 

QFA量化金融专家委员会主任
复旦大学经济学院国际金融系教授
复旦大学经济金融研究院量化中心主任
芝加哥大学数学系硕士、博士 
北京大学数学系学士

原XE Capital对冲基金董事总经理,负责管理包括金融衍生工具在内的数十亿美元的金融资产,有长于十二年的衍生品交易和资产管理经验以及数量模型风险管理经验。


目前在复旦大学和北京大学均开设有机器学习、量化投资、金融衍生品理论和应用等课程。

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掌握金融科技最新的实践和应用

成为未来最受欢迎的量化金融人才

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