突破限制,我们沉迷在量化的世界里无法自拔!






DAY 1

/深入学习的第一步/

2018.8.18




第一天的内容还比较基础,导师Channel(CMT美国特许技术分析师,擅长Python量化交易策略研发与数据分析)介绍了学习机器学习之前,应该准备好的3个东西。


数据
/
策略(idea)
/
编程(技术)


所以首先要能获取真实的数据,加上编程的技术,get处理大量数据的能力,才能编写策略实现自己的想法,并且验证是否可行。


许多学金融的同学,有很多很好的idea,但是缺乏技术去实现,在学习了代码之后,简直打通了任督二脉,写出了许多很好的策略。




同时老师也介绍了许多学习的工具,比如开源的Github和一些其他的图表、统计、回测工具等等。


和Github的追求一样,我们追求的也是

开源


共享


自由


平等

免费


把计算机作为一个高效的工具,把代码共享出去,自由地讨论和修改,菜鸟就是这样一步步变大神的!



DAY 2

/数据&金融/

2018.8.19



△同学把老师上课的内容拍下来反复学习


蔡萌老师(大数据架构师)带大家开始了实战演练,让学员亲自操作学习机器学习数据格式,get获取免费股票金融数据的新技能。




田睿奇老师(清华大学生命科学及经济学本科双学位,清华大学金融系硕士。清华FMBA导师,大鱼金融CEO)给大家详细讲解如通过多因子选股来获得能跑赢市场的超额收益,学习如何编写自定义因子,如何进行多因子组合运算,这些也都是写策略必备的一环。


DAY 3

/神经网络与深度学习/

2018.8.20




经历了前面关于数据和编程的学习,终于进入重点:神经网络与深度学习,田睿奇老师分析了许多实际案例,并且讲解了提升模型性能的方法。


DAY 4

/机器学习策略实战/

2018.8.21




邹智稀老师(15年大数据从业经验,历任华为算法工程师,广发信用卡决策管理部门创始人,淘宝搜索与广告数据决策总监)详细地讲解了如何用大数据判断市场环境,如何选择更优的模型与数据,如何预测和过滤机器学习算法等非常具体和深入的问题。


DAY 5

/亲自完成一个策略/

2018.8.22




高强度的4天学习结束,同学们以小组的形式编写策略。


idea丰富的金融专业学生,代码能力超强的计算机专业学生,经验丰富的在职人员,每个人有自己不同的角度和擅长的领域,大家一起讨论合作得到最终的策略,并上台进行展示。


导师Channel点评道:“你做什么策略,要取决于你在什么位置,你的对手是谁。其实策略不一定要多么复杂,It
not
perfect,but
it
work



/颁奖/




小组的荣誉时刻!


/告别/




相信短短5天,每个人都收获了许多。







收获了一群志同道合的朋友,学会了从数据挖掘开始到编写一套完整的策略,而这个技能可以用在很多地方,套利,对冲,期权,期货,股票……



/毕业,更是新的开始/




也许在离开时还有许多疑惑与不舍,但是5天学习的结束,才是机器学习的新开始!期待在未来的路上大家都能越走越好!~



- 学员说 -



◢王珂瑶◣

田老师讲得特别好,逻辑清晰,很有收获。对量化有了初步的认识。同时也认识了很多优秀的同学,未来可以在同方向上持续交流。


◢罗晓牧◣

认识了一大波志同道合的朋友,知道了业界的真实工作情况以及研究的复杂程度。


◢陈孜越◣

最大的收获是自己形成了较完整的量化投资的框架以及代码,其次是认识了不同背景的人,从他们身上看到了自己的优势和劣势。





     中创学院结合前沿产业与最佳商业实践对专业人才的需求,举办实战应用型培训课程,补充传统高等教育的不足,帮助人才实现技能和素质的提升,适应大数据和人工智能时代的挑战,培养新时代新业态需求的优秀人才。

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