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金融工程：機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的深度應(yīng)用。數(shù)據(jù)科學(xué)/金融專題，7月底開課！

項目時間 2023.07.29 開課

編輯 | 幾何留學(xué)學(xué)姐

適合人群

對數(shù)據(jù)科學(xué) / 金融 / 數(shù)據(jù)建模等感興趣的同學(xué)

項目安排

課程方向：數(shù)據(jù)科學(xué) / 金融 / 數(shù)據(jù)建模
授課導(dǎo)師：助理教授
項目形式：1V3線上科研
課程時長

——9課時名校教授1對3親授

——9課時名校助教1對3親授

——15課時精品小班學(xué)術(shù)寫作課

——81課時學(xué)術(shù)選修課

項目介紹

本項目是一門介紹機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中應(yīng)用的課程。學(xué)生將學(xué)習(xí)現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)的最新發(fā)展，并了解其在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用。該課程將重點介紹機器學(xué)習(xí)在資產(chǎn)管理和資本配置中的應(yīng)用，包括交易策略、權(quán)重優(yōu)化和風險管理等方面。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生將獲得必要的詞匯和技術(shù)知識，能夠參與到現(xiàn)代金融機器學(xué)習(xí)項目中。

授課教授

BS2022150

紐約大學(xué)金融工程助理教授
對沖基金領(lǐng)銜研究員
軟件開發(fā)者
機器學(xué)習(xí)在金融中的應(yīng)用前沿科研員

?紐約大學(xué)金融機器學(xué)習(xí)教授，畢業(yè)于艾倫·圖靈研究所、英國人工智能研究所和牛津大學(xué)牛津曼定量金融研究所。

?領(lǐng)導(dǎo)了與主要銀行和量化對沖基金的聯(lián)合研究項目。

?對軟件開發(fā)有著特殊的興趣，在GitHub上發(fā)布了多個開源軟件和筆記本。

?喜歡將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于資產(chǎn)管理、金融建模、事件預(yù)測、時間序列預(yù)測和合成數(shù)據(jù)生成。

項目特色

由頂尖大學(xué)院長/系主任/終身教授親自執(zhí)教的青少年學(xué)術(shù)項目師資遠超海外本土的同類高?？蒲许椖?。
教授全英文授課，保證最佳課堂參與度，課堂討論鍛煉發(fā)言能力教授全程指導(dǎo)一對三科研，激發(fā)批判性學(xué)術(shù)思維，實時解決學(xué)術(shù)問題。
項目提供完整的科研體系，助教與寫作老師全程陪伴式輔導(dǎo)特聘哥倫比亞大學(xué)寫作項目教授親自進行科研訓(xùn)練和論文寫作指導(dǎo)。

項目收獲

教授根據(jù)學(xué)生科研項目出具定制推薦信。
學(xué)術(shù)論文，可定制學(xué)術(shù)期刊發(fā)表。
根據(jù)學(xué)業(yè)表現(xiàn)給予結(jié)業(yè)成績單。

項目大綱

機器學(xué)習(xí)在金融中的應(yīng)用：機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用包括風險管理、投資組合優(yōu)化、信用評估、欺詐檢測等。通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以更準確地預(yù)測金融市場的趨勢和波動，從而幫助投資者做出更明智的決策。

回歸模型：回歸模型是機器學(xué)習(xí)中的一種常見模型，用于預(yù)測連續(xù)變量的值。常見的回歸模型包括線性回歸、KNN回歸、回歸樹和時間序列模型等。
分類模型：分類模型是機器學(xué)習(xí)中的另一種常見模型，用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。常見的分類模型包括線性分類、KNN分類、樹分類和集合模型等。
解釋階段：解釋階段是機器學(xué)習(xí)中的一個重要環(huán)節(jié)，用于解釋模型的預(yù)測結(jié)果。解釋能力和可解釋性是解釋階段的兩個關(guān)鍵概念。此外，機器學(xué)習(xí)還涉及無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

開課時間：2023.07.29

具體上課時間、最終時間安排，均以實際安排為準

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