金融工程进阶科研LSE教授指导量化投资

金融学的很大一部分涉及到交易策略的开发和研究，这些策略被养老基金、对冲基金、银行和私人投资者用来投资他们的资金。HarryMarkowitz在其诺贝尔奖获奖作品中提供了一个如何通过均值方差优化来寻找此类交易策略的框架。

本项目的重点是交易策略的实际实现及其在Python中的回测分析。

在项目中，我们将介绍和研究马科维茨类型和更现代的策略（如风险平价），然后在历史数据上测试这些策略（回测分析），同时还将学习如何避免生存偏差和其他陷阱。

通过完成此项目，同学们将：

能够使用Python包Pandas分析真实的财务数据；

能够执行交易策略并进行回测分析；

了解各种交易策略背后的想法；

培养批判性思维，在看似表现良好的策略中可能出现的问题；

关于导师

伦敦政治经济学院（LSE）教授

曾任OxfordManInstituteofQuantitativeFinance高级研究员；

曾任UniversityCollegeLondon高级讲师；

研究领域：随机投资组合理论、计量经济学、金融数学、期权定价、随机分析等；

*更多导师信息请咨询科研顾问项目安排

本项目为线上进阶科研，导师授课+练习实战结合，完成课题实习、研究实战探索及报告撰写。

Phase1

预习阶段2-week

回忆/阅读统计背景：平均值，标准误差，正态分布；

熟悉Python和Jupyter笔记本（例如，安装包含Python和Jupyter的Anaconda平台）；

Phase2

导师授课+研讨答辩7-week

Week1:概论

Motivation

Tradingstrategies,andtheideasofMarkowitz

BasicsofPandas

Week2:真实数据

Howtohandle/downloadrealdata(historictimeseriesofprices)withPandas

Estimatingmeansandvariances

ImplementationofMarkowitz

Othertradingstrategies(PartI)

Week3:回测分析

Othertradingstrategies(PartII)

Survivorshipbiasandotherpitfalls

Week4:寻找交易策略

1V1officehour

Findanddiscussatradingstrategytostudy

Week5:数据分析

1V1officehour

Analyzethestrategy

Week6:稳健性检查

1V1officehour

Howgoodarethepredictions?Criticalanalysisofthestrategy

Week7:项目答辩

Studentspresenttotheclass

Finalquestionsandwrapup

Phase3

报告撰写+导师反馈

Week8:完成报告撰写

Finishthewriteupofthereportandthementorwillgivehisfeedbackinoneweek

*要求每周课后至少6-10h的自我学习时间项目收获◤

补充科研经历，获得校园之外的高端科研实践探索机会：

积极参与项目完成课题探索，表现优异可获得导师学术推荐（详情咨询科研顾问）；

导师签名的项目结业证书；

完成课题并撰写报告，拥有一次高含金量的科研经历，提高申请的竞争力；

提高眼界，拓展学习边界，为之后的学习奠定基础；

项目适合◤

了解基本概率统计，例如：均值/标准差/正态分布；

了解Python和Jupyter，有基本编程经验（报名后，爱科研将提供Python网课进行补充学习）；

适合未来想要申请金融工程、商业分析、数据科学、计算机科学、数学、统计学、金融学、经济学等相关专业的同学；

适合想要了解及深入学习量化交易投资策略的同学；

开始时间

年5月/7月

授课方式

远程线上，进阶科研

名额有限，占位从速

报名方式

添加Taro老师，备注“LSE量化”

了解具体项目详情，发送CV，提前占位

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