华尔街金融工程重度就业课程
华尔街金融专家带你踏上量化金融职业之路
从就业角度掌握Quant必备知识与编程能力，深入实战工业级量化金融项目！
本课程由来自华尔街的金融专家亲自授课，针对美国金融公司量化岗位的能力要求，全方位提升学生的求职综合能力，从金融业界实践应用的角度帮助同学拿到量化岗位的offer。
由华尔街金融精英、全球知名对冲基金公司基金经理等近20位行业一线专家授课，师生比高达1:5。近4个月的课程，从量化岗位必备的算法编程、机器学习、概率统计、项目经验等全方位提升您的综合实力。
课程案例包括方差互换合约的复制定价、投资组合的构建与优化、Fintech 用户信用评级建模分析与金融风险控制、使用时间序列模型预测NYSE股票价格等金融实战级别的前沿课程与项目，均由华尔街名师手把手带领完成。帮助您高效提高金融建模能力，积累行业知识与经验，通过美国一线金融公司的量化岗位面试。
实战案例与项目
方差互换合约的复制定价
本实践课程将带您深入研究常见的金融场外衍生品，您将学习并实战应用方差互换合约的性质，交易属性等，利用普通场内期权通过复制的方式计算正确的价格，实现量化金融岗位的综合实战。
投资组合的构建与优化
本实践课程中，您将通过实际工作中投资组合优化最常应用的办法（均值方差法，Black-Litterman模型等），使用实际的历史价格，以及对未来资产回报的预期，合理估计资产间的协方差，并给出在限定条件下的最优资产组合策略。
使用时间序列模型预测NYSE股票价格
本项目中，您将通过历史股票价格数据，建立时间序列模型来预测未来股票价格的趋势和波动。您将学习如何使用ARIMA (自回归移动平均) 模型等常用模型进行预测，并使用 Pandas 库处理数据，以及 Matplotli 库来可视化数据，以了解股票价格的趋势和波动。
Lending Club风险预测项目
本项目通过Lending Club的贷款数据，用机器学习的方法，构建贷款违约预测模型，帮助您接触金融界的真实数据，结合目前金融界最流行的风险预测模型，带领您亲自动手解决贷款预测的实际问题。
提升金融工程核心能力，培养全球化金融人才
课程团队均为本科清华大学、北京大学，美国顶尖大学博士、研究生学位背景，授课老师先后任职高盛、顶级对冲基金等全球顶级公司，深谙一线金融公司面试重点，帮助学生达到最佳学习和求职效果。
顶级师资
清北团队真人授课
包括方差互换合约的复制定价、投资组合的构建与优化、Fintech 用户信用评级建模分析与金融风险控制、使用时间序列模型预测NYSE股票价格等金融实战级别的前沿项目，高效提高金融建模能力，快速积累行业知识与经验，提升简历。
4+实践课程与实战项目
全面提升简历
依托来Offer超强算法与编程的教学经验，帮助您快速建立算法和编程知识体系，自信应对面试，成为能解决实际问题的量化金分析师!
50%理论课
+ 50%实战课
来自一线金融/科技公司的老师们，还会为您量身修改简历，并培训同学对简历中各项内容的英文描述能力。同时，他们还会与您进行1V1的模拟面试，帮您抓住面试机会。
个性化简历修改
模拟面试
课程开始后，您可以和与班主任和主讲老师随时沟通。我们提供来Offer独家LMS答疑平台、 微信群等多种答疑方式，保证您能够得到及时有效的解答。
独家LMS学习系统
高效答疑平台
来Offer独家内推系统LaiTalent整合老师和千余名校友的人脉资源，为同学求职提供强有力的内推支持。学员可使用专属内推平台 LaiTalent，获得优质资源。
强大内推网络
助力求职
课程大纲
第1部分
机器学习理论+金融编程基础
您将学习Python语法、基本的线性数据结构和搜索算法、以及工业界主流的传统机器学习模型，夯实金融编程基础。
上课频率: 约1个月，每周5节课，每节课2-3小时
第1周
Introduction of Fintech
Fundamentals of Probability
[Coding] Python Basics 1 variable and syntax
第2周
[Coding] Python Basics 2 function and class
Linear Regression & Logistic Regression I
[Coding] Python Basics 3 base data structure
[Coding] Python Binary Search
Logistic Regression II & Regularization
第3周
[Coding] Python Array Basic Sorting
Model Evaluation
[Coding] Python LinkedList and Recursion I
[Coding] Python LinkedList & Recrusion I cont
Nonlinear Models I
第4周
[Coding] Python Practice
Nonlinear Models II & Feature Selection
[Coding] Python Advanced Sorting and Practice
[Coding] Python Review
PCA & Unsupervised Learning
第2部分
概率与统计知识 & 金融编程进阶
您将进一步学习Python、数据结构和算法知识，锻炼Coding能力，并学习量化岗位必备的数理统计、概率等相关的重要知识点。
上课频率: 约1.5个月，每周5节课，每节课2-3小时
第5周
Data Manipulation in Python 1
[Coding] Python Queue and Stack
[Coding] Python Advanced Sorting and Practice
Data Manipulation in Python 2
[Coding] Python Review
[Coding] Python Review
[Coding] Exam 1
第6周
Machine Learning Project 1 - Customer Churn Prediction
[Coding] Python Binary Tree
[Coding] Recursion II - recursion on tree
Machine Learning Project 2 - NLP and Topic Modeling
[Coding] Python Practice
第7周
Introduction to statistics
[Coding] Python Binary Search Tree
[Coding] Python review
Resume and Interview Preparation I
Resume and Interview Preparation II
A/B testing 1
[Coding] Python Heap
A/B testing 2
第8周
A/B testing 3
[Coding] Python Review
A/B testing 4
Inference in regression
第9周
[Coding] String I
SQL I
[Coding] Recursion III DFS
[Coding] Recursion III DFS cont
SQL II
第10周
[Coding] Probability, Sampling, Randomization
SQL III
[Coding] Exam 2
Stats review
第3部分
OA经典案例分析与简历辅导
本阶段，您将学习经典Online Assessment破题思路，并获得深入准备和提升简历。
上课频率: 约1周, 每周4节课，每节课2-3小时
第11周
Resume and interview preparation
Career guide
Online Assessment - deep dive 1
Online Assessment - deep dive 2
第4部分
金融工程与量化项目实战
本阶段，您将完成4+量化金融实践课程与实战项目，加强金融建模能力，提高策略分析和项目实战能力，提升项目经验和背景。
上课频率: 约1个月，每周4节课，每节课1-2小时
第12周
Financial-related Mathematics 1
Financial-related Mathematics 2
Financial-related Mathematics 3
第13周
Trading System/Market Microstructure/Financial Intermediaries1
Trading System/Market Microstructure/Financial Intermediaries2
Capital Management 1
Capital Management 2
第14周
Mean-Variance Optimization 1
Mean-Variance Optimization 2
Financial Derivatives 1
Financial Derivatives 2
第15周
Arbitrage 1
Arbitrage 2
Momentum Strategy: 10-decile Backtesting Long-short Strategy1
Momentum Strategy: 10-decile Backtesting Long-short Strategy2
第16周
MVO (risk matrix estimate)
Currency Pairs Trading
* 每期课程均有不同程度的修改，实际课纲以上课公布为准
常见问题
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