量化交易

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。

2022年02月18日至 05月27日

http://www.bimsa.cn/newsinfo/599976.html

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

（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

不公开

刘庆富，北京雁栖湖应用数学研究院兼职教授，复旦大学经济学院金融学教授、博士生导师。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，2017入选“上海市浦江人才”计划。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。主要研究兴趣为金融科技、大数据金融、衍生金融工具、量化投资、科技监管、绿色金融及不良资产处置等。曾在Journal of Econometrics、Journal of International Money and Finance等国内外重要期刊发表论文100余篇；出版专著三部；主持国家自然科学基金委、科技部、教育部等课题20余项。研究成果多次获得会议最佳论文奖或一等奖，学术观点和访谈也被多家主流媒体刊登和转载。此外，还开设《金融大数据分析》、《量化交易》、《随机过程与随机分析》、《金融时间序列分析与软件应用》和《高级计量经济学》等课程。