金融科技专题：金融科技驱动下基于量化建模与机器学习的量化投资策略研究一去中心化场景下的策略构建、高频交易与真实数据回测

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2026-10-07

　　开课时间：2027-01-24

　　4周线上直播+6周论文辅导+6次产学研导师课

　　难度★★★★☆

　　10封教授网申推荐信+1篇英文会议论文辅导+null封产学研导师推荐信+(EI/CPCI/Scopus等数据库的稳定检索)+产学研方案

　　导师介绍

　　J. M.-K.

　　帝国理工学院金融数学终身正教授

　　帝国理工学院终身正教授

　　金融数学系主任、量化金融项目主任

　　卡内基梅隆大学客座正教授

　　顶级金融期刊《Annals ofApplied Probability》《Applied Mathematical Finance》《Mathematics and Financial Economics》共同主编

　　产学研导师

　　知名国央企投资专家

　　·南开大学国际商务硕士，深耕经济学等核心领域

　　·超7年金融市场一线实操经验

　　·累计经办投融资资金规模超300亿元

　　·深度参与多个海内外PE项目、跨国并购业务

　　·兼具金融机构与国企资本运作双重经验

　　课程简介

　　海量数据的可得性与现代技术的飞速发展，已深刻改变了金融市场的运行方式。在这一快速变革的环境中开展实践，既需要对市场底层运行机制具备扎实理解，也需要掌握运用前沿工具的专业能力。本课程将介绍金融工程的核心内容，并将理论基础与现代实际应用相结合。

　　学生将学习如何运用数学模型刻画金融市场的动态规律，并理解这类模型如何支撑风险管理、投资选择与期权定价等核心金融实务。课程还将介绍现代技术如何用于解决这些经典金融问题，例如通过前沿机器学习方法进行非参数建模与预测，以及金融市场结构创新和金融科技如何为电子化交易的普及莫定基础。

　　课程要点

　　1.金融市场随机模型-StochasticModels for Financial Markets

　　2.风险管理-Risk Management

　　3.最优投资-Optimal Investment

　　4.期权定价-Option Pricing

　　5.市场结构的演变-The Evolution of Market Structure

　　6.课程总结&结课报告-Final project presentations

　　学生将首先学习如何通过随机模型刻画金融市场的不可预测性，以及如何将这些模型与真实市场数据进行拟合。随后，将运用这些模型进行风险度量、投资资金配置以及期权合约的合理定价。在每个主题中，课程都会先阐述核心理论原理，再结合现实应用进行讲解。我们还会讨论现代技术在这些领域中的应用(例如利用机器学习构建交易信号)，并从经典理论视角解读去中心化预测市场等前沿发展。课程所涵盖的内容，正是银行与对冲基金中量化研究员的核心工作职能。本课程将系统介绍量化金融硕士项目中会深入学习的关键概念。