在金融科技高速发展的背景下，Python金融工程分析课程聚焦三大能力模块：金融数据处理能力、量化模型构建能力和算法交易实现能力。课程通过10大实战模块，系统培养学生在金融工程领域的核心竞争力。
Miquel教授现任纽约大学Stern商学院Global AI开发主管，兼具学界权威与业界实战经验。其在瑞银集团担任执行总裁期间，主导开发多项智能投顾系统，管理资产规模超百亿美元。导师团队擅长将复杂金融模型转化为可操作的Python实现方案。
| 教学阶段 | 核心内容 | 技能产出 |
|---|---|---|
| 金融数据处理 | 时间序列分析/高频数据清洗 | Pandas高级应用能力 |
| 量化模型构建 | 马科维茨理论/CAPM模型 | 投资组合优化能力 |
| 机器学习应用 | 交易信号识别/风险预测 | 算法交易实现能力 |
实行1:4师生配比确保教学质量，配置双语助教全程跟踪学习进度。学员需完成包含投资组合优化、交易策略回测等要素的结业项目，优秀成果可获得导师推荐支持。
本课程面向具备微积分、概率统计基础的高年级本科生，特别适合计划从事量化投资、金融科技开发的学员。要求至少掌握Python基础语法，有Pandas使用经验者更佳。
