400-888-4851
本课程聚焦机器学习技术在金融市场的深度应用,重点培养学员三大核心能力:通过Python构建量化分析模型、运用大数据识别市场规律、建立智能投资决策系统。课程采用理论讲解与实战训练相结合的模式,特别设置金融风险管理模块与算法交易模拟系统。
技术领域 | 应用场景 | 工具平台 |
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深度学习模型 | 股票趋势预测 | TensorFlow框架 |
自然语言处理 | 财经舆情分析 | NLTK工具包 |
课程重点解析金融时序数据处理技术,包括特征工程构建、异常值检测方法、波动率预测模型等核心内容。通过真实市场数据案例,指导学员掌握LSTM神经网络在价格预测中的应用,以及随机森林算法在信用风险评估中的实施要点。
课程负责人为纽约大学金融工程系终身教授,曾主导创建知名对冲基金机构风险管理体系,管理资产规模超过200亿美元。教学团队包含三位具有十年以上华尔街工作经验的实务专家,确保课程内容与行业需求紧密接轨。