摘 要:
近年来,量化交易的理论研究及其应用有了很大的发展,量化交易在国内外金融市场中的应用愈加普遍。本课程的主要目的是让研究生能够从数学和统计学基础、金融市场微观结构、算法及其优化等角度深入理解量化交易的基本理论及其应用。从理论和技术层面学习和掌握量化交易的数理模型、核心算法、优化技术以及交易策略等,并着力培养研究生对量化交易的应用和实践技能。
课程核心内容包括但不限于量化交易内涵及其发展现状,量化交易的统计模型与方法,量化选股和量化择时策略,投资组合与套利策略,交易平台设计及其电子交易,限价指令、最优执行和智能订单路径,基于量化交易的金融监管对策等。
课程适用于有一定数理基础与程序编写能力的硕士和博士研究生。
预备知识:
《投资学》、《期权、期货与其他衍生品》、《随机金融基础》和《金融时间序列分析》
参考书目:
(1)丁鹏,量化投资——策略与技术,电子工业出版社, 2014年9月
(2)Xin Guo, Tze Leung Lai, Howard Shek, Samuel Po-Shing Wong,Quantitative Trading:Algorithms, Analytics, Data, Models, Optimization,Chapman and Hall/CRC,December 2016
主讲人简介:
教授、博士生导师、上海浦江学者。东南大学管理科学与工程博士、复旦大学金融学博士后、美国斯坦福大学访问学者。现任复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院执行院长,复旦-中植大数据金融与投资研究院学术副院长,上海市金融大数据联合创新实验室副主任。主要兴趣为衍生金融工具、大数据金融、量化投资、科技监管、绿色金融和不良资产处置。
曾在Journal of Econometrics、Journal of International Money and Finance、管理科学学报等国内外重要期刊发表论文80余篇;出版三部专著;主持国家级和省部级课题20余项;担任Digital Finance的副主编、世界经济文汇编辑等。