项目合适对金融工程、量化金融、金融数学、科技金融、出资学、计算和计算机相关专业，以及对金融工程序、量化剖析、AI、机器学习、量化出资和大数据金融作业感兴趣的同学；

  本课程是一个特别的穿插学课题，导师将金融数据剖析、计算机编程（机器学习）与量化金融有机的结合来，以现在华尔街对冲基金和量化金融公司的实战练习为蓝本大学量化金融研讨与世界金融买卖市场有用结合。项目内容有金融工程定价办法及其Python使用、马科维茨出资组合逻辑论文、财物定价模型、量化金融数据剖析及其Python使用、金融大数据剖析、利器学习、经过过滤和买卖信号以及高频数据来进行金融数据剖析与研讨，导师将结合数学和计算剖析金融量化模型，协助助学生掌机学习在量化金融的实践中，在项目结束时提交项目陈述，进行效果展现。

  Python金融数据剖析：量化金融概论及其Python使用简介和python基础知识数据处理：怎么样处理金融数据，什么是时刻序列数据（比方股价、收益和接纳数据），怎么获取和安排数据，怎么样处理数据

  Miquel导师兼任哥伦比亚大学Adjunct Assistant教授、纽约大学Stern商学院Adjunct Assistant教授、Global AI 开发主管、世界动力论坛立异科技主管、西班牙高级办理学院（ESADE）金融大数据方向正教授。曾任瑞银集团（UBS）履行总裁（Executive Director）、安道尔银行CIO和首席出资参谋。研讨范畴包含：商业剖析、财物装备、大数据、机器学习在买卖算法和金融科技中的使用。

  Miquel导师仍是一位商业剖析与金融经济大数据范畴的资深专家，在财物办理方面具有20多年经历的金融科技资深学者和实践者。