集思未来金融类在线科研项目

集思未来教育海外名校导师在线科研项目是PathAcademics联合顶级教授设计的一个在线科研项目,旨在利用先进的在线技术平台,为学生提供为灵活的课程参与模式,以满足计算机、理工科、金融或社科等不同领域学生的专业学习需求。

以下为大家整理了部分金融类在线科研项目课题,如对某课题或其他课题感兴趣,可以联系课程顾问老师,索取详细资料。

一、密集项目:金融与投资专题:金融市场的“投机”与“赌博”---基于行为金融和量化模型的投资组合与定价理论研究【大学组】

导师:Alexei-哥伦比亚大学ColumbiaUniversity正教授

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、数学、股票投资、公司金融、精算

二、金融学课题:从“加密货币”到股权期货---金融工程视角下的核心量化投资与股权估值研究【大学组】

导师:David-纽约大学NewYorkUniversity(NYU)正教授

适合专业:金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、财务分析、金融科技

三、金融学课题:初创企业资产结构管理与公司金融投资研究---解构特斯拉与Netflix等企业初创阶段的融资与风投策略

导师:Sh.Bn.-哈佛大学HarvardUniversity讲席终身教授

适合专业:商业分析、金融工程、财务管理、创业创新、风险管理、股票投资、公司金融、商业、商业决策

四、风险投资与创业融资专题:小微企业的逆风翻盘---数字金融、运动时尚、互联网科技等领域的投资机会及前景分析

五、密集项目:金融投资课题:金融交易逼仓、做空背后的启示—聚焦股权期货等金融衍生品的多元投资交易分析和研究【大学组】

导师:Raghavendra-剑桥大学UniversityofCambridge讲席终身正教授

适合专业:金融工程、金融学、金融市场、数据分析、财务学、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资

六、金融科技与商业分析课题:人工智能技术下的量化金融---基于机器学习的商业数据分析和统计在现实股票市场预测中的应用

导师:Patrick-牛津大学UniversityofOxford终身教授

适合专业:计算机科学、商业分析、金融工程、机器学习、金融学、数据科学、数据分析、统计学、量化金融、股票投资

七、金融学课题:企业财务危机下的资本结构重组与公司估值---以可口可乐和哔哩哔哩等上市公司为案例的公司金融核心研究

导师:Jawad-康奈尔大学CornellUniversity终身教授

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、经济学、会计学、金融市场、管理学、国际金融、风险管理、量化金融、公司金融

导师:Peter-麻省理工学院(MIT)终身教职

适合专业:商业分析、金融学、经济学、金融市场、计量经济学、数据科学、数据分析、统计学、发展经济学、经济数学、股票投资、宏观经济学

九、金融学课题:大数据时代下的量化金融投资研究---基于对冲基金的高频交易策略与因子投资模型应用【大学组】

导师:Egor-麻省理工学院(MIT)高级教职&研究学者

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、财务学、量化金融、股票投资、公司金融

十、金融学课题:私募风投视角下的选股指南---量化解构公司金融背后的盈亏回报与可持续发展潜力【大学组】

十一、金融学课题:量化决策模型下的公司金融管理---解析企业养老金&医保管理与亚洲期权投资背后的决策模型应用

导师:Awi-哥伦比亚大学ColumbiaUniversity讲席终身正教授&前任院长

适合专业:公司管理、商业分析、管理学、财务学、风险管理、金融市场、金融学、运筹学、公司金融、财务分析、商业决策

十二、金融市场分析课题:从经济学思维中解析公司金融战略下的投资分析和金融市场风险评估研究【大学组】

导师:Arhat-牛津大学UniversityofOxford终身教职

适合专业:金融学、财务管理、会计学、管理学、财务学、国际金融、风险管理、量化金融

十三、金融学课题:“花式”投资的智慧玩法---基于美股的价格预期研究与投资风险量化分析

导师:Justin-康奈尔大学CornellUniversity终身教授

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、会计学、金融市场、财务学、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、公司金融、金融科技

十四、金融学课题:震荡股市下的量化金融投资---运用资本资产定价模型搭建动态投资组合的研究

十五、金融与Python专题:Python在量化金融数据分析中的应用---华尔街投资大师亲授量化金融投资实训研究

导师:Ken-城堡对冲基金金融投资家&交易负责人

适合专业:商业分析、金融学、数据分析、公司金融、金融市场、金融工程、风险管理、统计学、数学、机器学习、数据科学、量化金融、股票投资、金融科技

十六、金融商科核心课题:探索苹果和阿里巴巴等公司背后的企业估值与盈利能力的综合研究

导师:Pedro-剑桥大学UniversityofCambridge终身教授&项目主任

适合专业:金融学、财务管理、经济学、会计学、金融市场、管理学、财务学、风险管理、量化金融、财务分析、商业统计、公司金融、公司管理

十七、金融学课题:初创企业资产结构管理与公司金融投资研究---解构特斯拉与Netflix等企业初创阶段的融资与风投策略

十八、风险投资与创业融资专题:小微企业的逆风翻盘---数字金融、运动时尚、互联网科技等领域的投资机会及前景分析

适合专业:商业分析、金融工程、财务管理、风险管理、商业、公司金融、创业创新

十九、金融学课题:基于量化金融的多元投资策略研究---行为金融、应用数学和量化分析维度下的投资组合与定价理论研究【大学组】

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、金融市场、管理学、财务学、国际金融、风险管理、数学、量化金融、股票投资、精算

二十、金融与投资银行专题:解析投行金融估值、杠杆收购和IPO策略---以奔驰-克莱斯勒和迪士尼-皮克斯并购为例的投行金融研究

导师:Leila-伦敦大学学院UniversityCollegeLondon(UCL)终身教授&项目主任

适合专业:股票投资、公司金融、金融学、财务管理、金融市场、国际金融、风险管理、创业创新、国际贸易、商业分析

二十一、密集项目:金融学课题:企业财务危机下的资本结构重组与公司估值---以可口可乐和哔哩哔哩等上市公司为案例的公司金融核心研究

二十二、SQG项目之金融投资与应用数学:投资组合、交易策略、金融市场分析与数学模型的交叉应用研究

导师:Johannes-帝国理工学院ImperialCollegeLondon(IC)终身正教授&学科主任

适合专业:计算机科学、金融学、数据科学、数据分析、数学、统计学、量化金融、股票投资、数据结构与算法

二十三、密集项目:SQG项目之金融投资与企业管理:利用金融衍生品对冲分险策略优化企业决策管理的研究【大学组】

适合专业:金融工程、金融学、财务管理、金融市场、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、公司金融、微观经济学

二十四、密集项目:经济学课题:计量经济分析方法与建模预测---以置信区间检验、线性回归和OLS估计量等为例的经济统计研究【大学组】

导师:Paolo-帝国理工学院ImperialCollegeLondon(IC)终身正教授

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、计量经济学、数据科学、数据分析、统计学、经济数学、微观经济学

二十五、密集项目:金融与投资专题:基于投行思维的金融投资分析---资本定价、股票债券投资和风险对冲的综合研究

导师:Mick-南加州大学(USC)终身教授

适合专业:商业分析、金融学、财务管理、金融市场、财务学、创业创新、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、金融科技

二十六、密集项目:金融学课题:回报风险量化与多元投资组合研究---以房地产、股票期货、加密货币等为例的投资分析

适合专业:商业分析、金融学、财务管理、金融市场、国际金融、风险管理、股票投资、公司金融、商业、商业决策

二十七、密集项目:金融学课题:金融市场中的量化投资策略研究---聚焦股权期货合约等金融衍生品的套利、对冲和投机策略解析【大学组】

二十八、密集项目:金融学课题:首席财务官必修课---重塑企业金融管理的经济生态系统与金融投资的风险防控【高中组】

适合专业:金融工程、经济学、金融市场、数据分析、财务学、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、公司金融、金融科技

二十九、菁英项目:密集项目:量化金融与投资分析专题:基于金融数学与统计的投资风险评估与资产估值研究【大学组】

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、金融市场、管理学、财务学、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、公司金融

三十、金融学课题:解构量化投资策略中的金融数学应用---利用数学回测和均值回归构建趋势跟踪模型与投资交易策略

适合专业:计算机科学、金融工程、金融学、数据科学、数据分析、数学、统计学、量化金融、股票投资、数据结构与算法

三十一、金融学课题:量化投资、资本估值与金融工程---以股票债券、期货期权衍生品和比特币为例【大学组】

适合专业:金融工程、金融学、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、财务分析、公司金融、金融科技

三十二、金融工程与智能金融专题:金融与AI的深度融合---基于大数据和机器学习的金融量化投资分析与研究【大学组】

导师:Miquel-纽约大学NewYorkUniversity(NYU)教授

适合专业:商业分析、金融工程、机器学习、金融学、金融市场、数据科学、数据分析、深度学习、人工智能、风险管理、量化金融

三十三、金融市场与投资专题:债券股票衍生品交易策略与现代投资组合研究---有效市场假说、债务对冲、行为金融和因子投资解析【大二及以上组】

导师:Ludovic-牛津大学UniversityofOxford终身正教授&学科主任

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、商业统计、公司金融、金融科技

三十四、软件工程Web3专题:基于AWS等云计算平台、Etherum等去中心化平台的AI软件开发研究【大学组】

导师:Jean-Claude-纽约大学NewYorkUniversity(NYU)教授&项目副主任

适合专业:计算机科学、网络与信息安全、软件工程、金融工程、数据分析、金融科技、信息经济管理

三十五、金融学课题:“花式”投资的智慧玩法---基于美股的价格预期研究与投资风险量化分析

三十六、金融学课题:金融市场分析与量化投资研究---深度解析投资组合管理与资产定价模型

三十七、金融数学专题:基于应用数学的期权定价与变量研究---以蒙特卡罗法、二项式模型和Black-Scholes期权定价等模型为例【大学组】

导师:Johannes-伦敦政治经济学院(LSE)终身正教授&数学系副主任

适合专业:计算机科学、金融学、数据科学、数据分析、风险管理、数学、统计学、量化金融、股票投资、数据结构与算法、编程语言、金融科技

三十八、金融科技与信息安全专题:区块链技术、以太坊(ETH)及其在加密货币中的应用研究【大学组】

三十九、金融科技与商业分析课题:人工智能技术下的量化金融---基于机器学习的商业数据分析和统计在现实股票市场预测中的应用

适合专业:计算机科学、数据科学、商业分析、金融学、机器学习、量化金融、股票投资、金融市场、人工智能、数据分析、国际金融

四十二、SQG项目之金融与气候环境研究:全球气候变化、低碳经济与环境金融的可持续商业生态研究

适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、会计学、金融市场、管理学、国际金融、风险管理、量化金融、公司金融

四十三、金融与投资专题:高风险投资组合研究与股权衍生品定价---基于套利定价模型、马格维茨模型、单一指数模型和CAMP等模型的风险回报量化研究【大学组】

四十四、金融学课题:初创企业资产结构管理与公司金融投资研究---解构特斯拉与Netflix等企业初创阶段的融资与风投策略

四十五、金融学课题:环境风险视角下的金融市场分析与ESG投资---基于全球气候变化的金融市场系统性风险防控与投资策略应对研究

四十六、金融学课题:规避金融市场投资中的“雪糕刺客”---量化金融模型在证券股票及衍生品投资中的风险管理与资产定价研究【高中组】

适合专业:金融工程、金融学、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、数学、量化金融、股票投资、公司金融、精算

四十七、金融学课题:企业财务分析与公司市值综合研究---基于苹果和阿里巴巴等上市企业的公司金融解读

四十八、金融学课题:公司金融与投资视角下的企业市值与盈利分析---基于市盈率与增长比率、股权估值、运营管理等多维度的量化研究【大学组】

四十九、金融学课题:大数据选股指南白皮书---对冲基金与风投视角下的企业股权定价与投资收益预测【大学组】

THE END
1.如何理解投资组合的优化和调整?这些调整策略有什么效果?在投资领域,构建一个合理的投资组合只是第一步,随着市场环境的变化和投资者自身情况的改变,对投资组合进行优化和调整至关重要。 投资组合的优化旨在通过合理配置资产,以实现风险与收益的最佳平衡。这需要综合考虑多种因素,如不同资产类别的预期收益、风险水平、相关性等。常见的优化方法包括均值方差模型、资本资产定价模https://funds.hexun.com/2024-12-16/216203605.html
2.AI选股:一文了解AI量化投资近些年兴起的人工智能策略,也在对量化投资领域进行多种多样的赋能。有一些量化策略会挖掘人工智能因子将其纳入多因子模型中,而另一种方法则是采用纯端到端的策略力争获取超额收益。在我们的量化产品和量化策略当中,其实是很新的技术尝试。 AI量化策略是如何发展迭代的? 在AI用于量化投资上,数据、算法、算力这三个因素https://www.toutiao.com/article/7447354404112302628/
3.智能投资是在线自动提供以算法为基础的投资组合管理咨询等财富主动型投资理财平台也称智能投资平台。智能投资是在线自动提供以算法为基础的投资组合管理咨询等财富管理服务的投资模式。 A、正确 B、错误https://m.ppkao.com/wangke/daan/a6151d994d8f4c96bebfb6ad559775c7
4.第16届金融系统工程与风险管理国际年会23. 在线投资组合的一个近视校正的弱集成算法 张永,广东工业大学 黄梦瑚,广东工业大学 钟惠芬,广东工业大学 杨晓光,中国科学院 24. 互联网保险代理公司与保险销售市场分配 林洁瑜,清华大学 曾燕,中山大学 25. The Impact of Chinese Write-Down Bonds Issuance on Commercial Bank’s Capital Structure https://conf.ichaos.com.cn/fserm2018/page/116
5.注会财管科目——郑晓博老师知识点总结19.期权投资组合的净收入净损益 提示:四种单一期权头寸及四种期权投资组合的到期日净收入,都由到期股价和执行价格两个价格所决定。 20.市价比率计算方法——公式总结 21.杠杆系数公式中的相关简写的总结 计算杠杆使用“归属于普通股股东的税前利润”,简称归普税前利润 https://www.dongao.com/zckjs/ksjy/202401154403591.html
6.OMManagementScience(管理科学)2022年3月论文精选我们考虑了一个通用模型,其中与每个客户类型-动作组合相关联的资源消耗分布是未知的,但是具有一致性,且随着时间流逝可以通过学习获得。此外,随着时间的流逝,客户类型的到达顺序是任意的和完全未知的。通过综合文献中的两个算法框架,即库存平衡(即通过分析竞争比,将每种资源的一部分“储备”给以后可能到达的高回报客户https://www.shangyexinzhi.com/article/4973256.html
7.全栈金融工程师算法技术解构算法交易最初诞生是为了将大单拆分成大量较小的交易减少对市场的冲击、降低机会成本和风险。随着相关技术的发展完善,算法交易因其优势开始被应用在更多方面的用途上。如对冲投资组合使用它来在电子新闻信息到达时实现迅速交易,而其他交易员甚至还不知道到信息的存在。 https://www.jianshu.com/p/6c3888c2e846
8.PositionBT:量化回测投研神器来啦!花了三天写回测代码,结果发现策略就像前任一样——看起来很美好,实际不可行。啊,又一个周末就这么没了! 本想专注于策略逻辑,结果被订单管理和手续费计算折磨得像个会计。不是说好做量化是为了远离Excel的吗? 运行回测的速度慢得令人发指,都够你煮一碗泡面、刷完抖音,还能来局王者荣耀了。最后结果出来,你已经忘https://zhuanlan.zhihu.com/p/12754115684
9.莱特币是主流币还是山寨币?莱特币为什么涨不起来?币种百科在投资中采用多样化的策略,将资金分散到不同的数字货币和资产中,以降低整体投资组合的风险。 总的来说,莱特币作为一种有着独特设计的数字货币,其在加密货币市场上的地位备受争议。尽管其技术特点令人瞩目,但莱特币面临着来自其他数字货币的竞争和市场认知度不足等挑战。投资者在考虑投资莱特币时,应该全面评估其优势https://www.jb51.net/blockchain/914435.html
10.怎么实时看债市行情数据分析帆软数字化转型知识库人工智能和大数据分析正在改变金融市场的面貌。利用人工智能技术,投资者可以更有效地分析海量市场数据,发现隐藏的市场趋势和投资机会。例如,Robo-Advisor等智能投顾服务利用机器学习算法,根据用户的风险偏好和市场状况,提供个性化的投资建议和组合管理。这些技术不仅提高了分析的准确性,还能大幅节省时间和精力。 https://www.fanruan.com/blog/article/353293/
11.组合公式快速计算方法理想股票技术论坛组合公式快速计算方法是一种利用股票指标公式选股的技术分析方法,通过使用各种指标的组合公式快速计算股票的走势和趋势。这种方法结合了股票技术分析和股票基本面分析,可以帮助投资者更准确地评估股票的投资价值和预测未来走势。 ,理想股票技术论坛https://www.55188.com/tag-901321.html
12.《01章→量化投资《01章→量化投资-策略与技术》.pdf,策略篇 本篇是策略篇,主要介绍量化投资领域的不同策略和实现算法. 投资策略总的来说分为两大类:判断趋势型和判断波动率型. 判断趋势型是一种高风险的投资方式,通过对大盘或者个股的趋势判断,进行 相应的投资操作. 如果判断是趋势向上https://m.book118.com/html/2015/1107/28821021.shtm
13.在金融大数据分析中的AI应用实战python投资组合优化实例本文探讨了Python在金融领域的关键应用,包括通过Pandas和相关库进行股票市场数据分析,使用优化算法进行投资组合构建,以及利用机器学习和时间序列分析进行风险管理。通过实例展示了Python在这些方面的实用价值。 摘要由CSDN通过智能技术生成 随着人工智能时代的到来,Python作为一种功能强大的编程语言,在金融领域的大数据分析中扮演https://blog.csdn.net/Pythonxiaoxin6/article/details/136628427
14.数字普惠金融下智能投顾发展与监管问题研究四川省社会科学院天府智库智能投顾创新性主要是基于技术创新,特别是算法模型技术的运用,通过对投资者信息的分析,基于投资者投资目标和风险管理规则对投资组合进行优化和调整,运用智能投顾算法模型为投资者提供精准化、专业化、实时性的服务,满足不同投资者的个性化需求。 四、数字普惠金融下构建智能投顾业务监管制度体系的现实性分析http://www.sass.cn/109001/56318.aspx
15.我对数学的认识和理解(通用9篇)投资组合的修正作为投资过程的第四步,实际上就是定期重温前三步,即随着时间的推移,或是投资者会改变投资目标,或是投资对象发生变化,从而出现当前持有的证券投资组合不再成为最优组合的状况,为此需要卖掉现有组合中的一些证券和购买一些新的证券以形成新的组合。这一决策主要取决于交易的成本和修定组合后投资业绩前景改https://www.360wenmi.com/f/fileo4l44m7z.html
16.智能!极速!长江证券上线!组合拳出击 为高净值投资者 带来“智能+极速”的全新双重体验 近日,恒生算法平台及恒生LDP极速交易系统 在长江证券上线啦! 近年来,国内券商的客户群体越来越多元,对交易系统性能的要求更高,也对智能策略产生了新的需求。各大券商纷纷强化业务功能和数字化工具的整合能力,构建以机构客户为中心的全方位业务服务体系。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1827533935&efid=e2KqPdsFFBAch_g853OMHw
17.水库调蓄影响后下游洪水概率分析在线免费阅读概率组合法是以设计断面以上各分区的洪量作为组合变量,通过频率组合计算和上游水库的调洪计算,直接推求出下游设计断面受上游水库调蓄影响后的洪水频率曲线和设计值。该方法可以考虑洪水的所有地区组成及其相应的发生概率,对于设计断面以上各分区洪水频率计算成果较为可靠、洪水峰量关系较好、水库调洪作用显著的情况尤其适用,https://fanqienovel.com/reader/7386579012560112664
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19.12个嘲应用,百余种算法,AI是如何攻占经济学的?雷峰网[97]通过自动编码、校准、验证等过程构建了一个资产组合算法,可以应用于包括看跌期权和看涨期权在内的具有标的股票的投资组合。 [98]建立了抵押贷款风险的深度学习模型,能够处理庞大的数据集。实验结果发现:受当地经济状况影响的变量与债务人行为之间具有非线性关系。例如,失业变量在抵押贷款风险中占有相当大的比重。 https://www.leiphone.com/news/202005/rFDeS2HfFBnXYN7K.html
20.影响证券投资组合风险的因素有()。A. 正确 B. 错误 查看完整题目与答案 参考解析: 证券组合中各证券的风险;证券组合中各证券之间的相关系数;证券组合中各证券的比重 AI解析 重新生成最新题目 【单选题】如果将人眼比作照相机的话,则相当于暗盒的是( )。 查看完整题目与答案 【单选题】道德是人类社会生活中依据社会舆论、( )和内心信念,以https://www.shuashuati.com/ti/4cc5981fd3c14e429ebc06e6d75b78ef.html?fm=bd5a6058e66e6a7fde883b529f5883d81a