一、项目简介
此实习项目专门为计划申请金融、金融工程、精算、经济学等学科或其交叉专业学科的学生所设计。在此次课程中间，学生将会通过课程与自学接触大数据科学的方方面面，并将之用于具体项目研究中。通过本次课程的学习，学生能够动手开发基于机器学习的交易策略，并利用公有金融数据平台对数据进行处理、分析、挖掘和可视化。
课程分为理论学习与实际试验开发，同时学生需要良好的自学钻研能力，届时导师将布置大量的探索性课题以供学生培养起良好的科学研究素养。本项目着重提升学生科学问题的提炼、技术方案的制定能力，培养科学思维，实习结束后，导师会根据学生表现出具推荐信。
二、实习内容
此次研究性实习目的在于让学生更好地了解金融类研究的过程。此项目可以让学生大量接触到包括大数据科学，机器学习，量化交易策略等具体研究知识。学生首先了解量化交易策略和金融科技数据处理和分析的项目背景，并熟悉一门通用的计算机语言如matlab或python。接下来，围绕近两年主流的 fintech 和量化交易策略为重点，将学生完成的项目成为具体的论文或交易策略。
三、师资背景
任职教师在麻省理工学院担任研究员，金融博士，硕士及 MBA 助理讲师，美国麻省理工金融经济学博士生。纽约大学斯特恩商学院金融，精算，数学三学士学位。他于博士工作期间发表了多篇高质量的杂志论文，并刊登在美国国家经济研究局杂志，并受邀在中国人民银行，上海证券交易所，深圳证券交易所，清华大学，北京大学，长江商学院，上海交通大学高级金融学院演讲。他还与 2014 到 2015 年期间，供职与瑞银集团全球投行部首席财政官斯蒂芬罗斯奇先生的私人研究助理。他还曾供职与华尔街投行德意志银行的量化交易科学部。他现在的主要研究方向是资产定价，量化交易策略，主权基金，对冲基金，大学捐赠基金的资产配置和交易策略。
四、招生对象及要求
优秀本科生及研究生，天才高中生，计划申请金融、金融工程、经济学、精算等相关专业。为了让学生可以更好的完成科研项目，项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选。
五、行程安排
远程科研指导项目时长一个月，具体时间可根据学生需求以及项目进度进行安排。该项目优点在于对有足够长申请时间的学生而言，导师可以帮助学生更加深入、更加全面、更加系统地完成一项或几项专业领域科研任务，让学生亲身参与到整个科研项目开展的过程，体验解决科研难题的成就感，同时可以让学生了解到该领域背景及前沿动态等。除了定期科研项目讨论课程之外，项目周期内学生可以随时向导师请教相关问题，得到导师的专业指导，让学生提前体验到一名研究人员真实的工作和生活状态。具体课程安排如下：
| 第一周 | 熟悉金融经济学的基本问题，如股票与债券，Alpha和beta策略，对冲基金与共同基金，大宗商品交易，量化交易以及高频交易, 主权基金及大学捐赠基金。上手Python、matlab或者stata之一，安排学生学习大数据领域开发工具的实现和使用。周末和学生在线交流学习中存在的问题并给以解答。 |
| 第二周 | 大宗商品量化交易策略的学习与实践：利用导师提供提示数学建模并设计量化交易策略。学习股票市场交易中的微观市场结构模型。使用matlab或Mathematica构建特殊模型，并进行welfare analysis。安排学生学习经典文献和文档；周末和学生交流文献阅读中存在的问题并给以解答。 |
| 第三周 | 行为金融学学习与实践：深度学习行为金融学资产定价与行为金融学公司金融。理解美联储宏观货币政策对行为金融学的影响。辨识行为金融学和传统金融学理论对相同资产定价现象，如资产收益的强周期性与资产泡沫的不同解释及证据。结合大数据，将典型行为金融学理论应用到解释fintech和blockchain中的资产定价现象。 约定时间与学生交流搭建系统中遇到的问题并予以解答。 |
| 第四周 | 继续利用大数据研究fintech。解析后金融危机时代银行业的监管与衰败，和金融科技的崛起。研究机器学习和人工智能在金融科技和银行业的应用。讨论银行业对政治经济学，劳动力就业市场，以及房地产金融业和宏观经济中消费，投资的影响。约定时间与学生交流控制系统整定中遇到的问题并予以解答。 |
六、报名方式
咨询电话：010-5795-2000
地址：北京市海淀区中关村丹棱街3号中国电子大厦B座15层
