2024暑期iHUB·北京：人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)專題：高頻交易算法與模型 基于大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)模擬的投資策略研究

專業(yè)：人工智能,計(jì)算機(jī)科學(xué)

項(xiàng)目類型：海外導(dǎo)師線下項(xiàng)目

開始時(shí)間：2024年07月20日

是否可加論文：是

項(xiàng)目周期：1周在線科研+14天面授科研+5周在線論文指導(dǎo)

語(yǔ)言：英文

有無剩余名額：名額充足

建議學(xué)生年級(jí)：大學(xué)生 高中生

是否必需面試：否

適合專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)金融工程機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)量化金融金融科技量化投資金融風(fēng)險(xiǎn)

地點(diǎn)：北京愛迪學(xué)校

建議選修：Python編程與數(shù)據(jù)處理

建議具備的基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、金融工程、量化金融、金融科技、機(jī)器學(xué)習(xí)等專業(yè)或希望修讀相關(guān)專業(yè)的學(xué)生； 學(xué)生需要具備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和python編程基礎(chǔ)；

產(chǎn)出：1周在線科研+14天面授科研+5周在線論文指導(dǎo) 項(xiàng)目報(bào)告 優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（可用于申請(qǐng)） 結(jié)業(yè)證書 成績(jī)單

項(xiàng)目背景：計(jì)算金融是將計(jì)算機(jī)科學(xué)和金融學(xué)原理相結(jié)合，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)值方法來解決金融問題的學(xué)科領(lǐng)域，結(jié)合了包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、金融和經(jīng)濟(jì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科。通過開發(fā)和應(yīng)用計(jì)算機(jī)模型、算法和工具，分析金融市場(chǎng)、衍生品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理、投資組合優(yōu)化和金融決策等方面的問題。

項(xiàng)目介紹：計(jì)算機(jī)模擬常用于金融隨機(jī)模型中，結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)學(xué)方法解決金融問題。通過建立模型和算法捕捉股票、利率和外匯市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)。隨機(jī)過程和隨機(jī)微分方程通常用于捕捉金融市場(chǎng)的隨機(jī)性，所得到的數(shù)學(xué)模型很少有封閉形式的解，并且需要數(shù)值算法來求解高維和復(fù)雜的方程。項(xiàng)目中，導(dǎo)師將逐漸增加模型和示例的復(fù)雜性，使學(xué)生了解衍生品定價(jià)的主要方法，高頻交易算法和使用的各種隨機(jī)模型，數(shù)值技術(shù)，金融產(chǎn)品，風(fēng)險(xiǎn)管理方法和定量交易技術(shù)。本項(xiàng)目將為學(xué)生進(jìn)入量化金融領(lǐng)域提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。學(xué)生將在項(xiàng)目結(jié)束時(shí)，提交項(xiàng)目研究報(bào)告，進(jìn)行成果展示。

Computer simulation is often used in financial stochastic models to solve financial problems by combining computer technology and mathematical methods. Capture the dynamics of the stock, interest rate and forex markets by models and algorithms. Stochastic processes and stochastic differential equations are commonly used to capture the randomness of financial markets, and the resulting mathematical models rarely have closed form solutions and require numerical algorithms to solve high and complex equations. In the project, the instructor will gradually increase the complexity of the models and examples, enabling students to understand the main methods of derivatives pricing, high-frequency trading algorithms and various stochastic models used, numerical techniques, financial products, risk management methods and quantitative trading techniques. This program will provide students with a solid foundation to enter the field of quantitative finance. At the end of the project, the students will submit the project research report and present the results.

項(xiàng)目大綱：隨機(jī)(Ito)微積分和金融應(yīng)用Stochastic (Ito) Calculus and financial Simulation of Stochastic Differential Equations 隨機(jī)微分方程模擬 Derivative Pricing: Black Scholes model 算法和高頻交易：隨機(jī)最優(yōu)控制及應(yīng)用 Algorithmic and High-Frequency Trading. Stochastic optimal control and applications 量化交易和投資組合管理的模型和方法 Models and methods for quantitative trading and portfolio management 學(xué)術(shù)研討1：教授與各組學(xué)生探討并評(píng)估個(gè)性化研究課題可行性，幫助學(xué)生明晰后續(xù)科研思路 Final Project Preparation Session I 學(xué)術(shù)研討2：學(xué)生將在本周課前完成程序設(shè)計(jì)原型（prototype）及偽代碼（Pseudocode），教授將根據(jù)各組進(jìn)度進(jìn)行個(gè)性化指導(dǎo)，確保學(xué)生優(yōu)質(zhì)的終期課題產(chǎn)出 Final Project Preparation Session II 項(xiàng)目成果展示 Final Presentation 論文指導(dǎo) Project deliverables tutoring