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量化金融专业必备课程清单 想要搭建量化金融知识体系?看看这些课程吧! 研究生阶段 金融市场与金融机构 投资学 公司金融 金融衍生工具 金融理论经典与前沿 财务报表分析 Price Impact Models and Optimal Trade Execution Numerical PDEs Monte Carlo Financial Data Analysis Behaviour Finance 高级计量经济学 股票期权交易理论与实务 Theory and Practice of Stock Option Trading 高级固定收益证券 高级行为金融学 金融风险管理 应用随机过程 期货理论与实践 最优化理论与方法 本科阶段 数学类 高等数学 数学分析 概率论 数理统计 贝叶斯决策 计算机类 计算机编程 大数据与金融 数据分析与可视化 数据结构与算法 现代密码学 分布式计算 数据库 金融类 公司金融 财务会计 金融工程学 固定收益证券 中级微观经济学 中级宏观经济学 博弈论与信息经济学 金融科技导论 金融数学建模 金融计量学 实证金融理论与实践 资产管理组合 行为金融学 量化金融 金融市场与金融机构 ᄃ若䪥䚯露是已经学废了?别担心,慢慢来,每一步都很重要!
港中文金融工程硕士:你的金融梦想起航地 렦𘯤𘭦的金融工程硕士项目,你知道吗?这可是在港金融工程领域排名第二的哦!2015年,CUHKSZ和CUHK联手推出了这个金融工程理学硕士项目,目标是为那些想在证券、银行、金融管理、管理与策略咨询、定量分析等行业大展拳脚的学生们。 这个项目的课程设置相当全面,两学年的时间里(包括三个学期:秋季、春季、夏季),你需要修满30学分的课程。课程内容涵盖了定量分析方法及其在金融市场和金融工具建模中的应用。 必修课程包括最优化理论、随机模型、投资科学、金融衍生产品、中国金融市场概论等。而选修课程则更深入地探讨金融工程理论与方法,分为高级方法和特定专题两大类。 除了课程学习,学校还会邀请业界精英来开设讲座,让学生们了解课堂所学如何在金融行业中应用。对学术研究感兴趣的学生也可以在任课教授的指导下进行相关研究。 𘚦务方面,学校提供基础的就业服务,并组织了业界导师团队,与广州交易所首席执行官、工银国际副总裁、华西期货总经理等业界精英进行职业交流。学校还会安排相关的量化实践和公司宣讲,帮助毕业生找到理想的职业方向。 招生方面,港中文对名校生源的追求可是毫不逊色。近6成的生源来自985高校,2成来自财经211,普通211也有接近两成。还有少量海外院校或中外合作办学的学生。专业背景方面,数理类、金融经管类、工科类的学生都有,但数理类的学生占据绝对优势。80%以上的学生GPA在3.5以上,3.7/3.8或以上的学生比例也很高。当然,夏令营提前批的竞争也是相当激烈的。 总的来说,港中文的金融工程硕士项目不仅提供了全面的课程,还为学生们的职业发展提供了强有力的支持。如果你对金融工程感兴趣,这里绝对是你的梦想起航地!
᧮数学研究生就业大揭秘 计算数学,这个充满挑战与机遇的领域,不仅是数学与计算机的完美结合,更是未来职场上的热门专业! ᦠ𘥿专业课包括: 1️⃣数值分析:掌握高级数值计算技巧,轻松解决实际问题。 2️⃣最优化理论:探索优化方法,为工程问题找到最优解。 3️⃣概率论与数理统计:培养数据解析能力,助力职场决策。 4️⃣微分方程数值解法:研究微分方程的数值解,攻克实际问题。 𑤸前景广阔: 1️⃣互联网大厂:在互联网公司,你将参与数据分析、算法优化等核心工作。 2️⃣金融精英:银行、证券、保险等金融机构欢迎你的加入,风险管理、数据分析等你来挑战。 3️⃣教育先锋:高校、科研机构需要你的教学与研究才华。 4️⃣政府部门:统计局、气象局等政府部门也向你敞开大门,数据分析、政策制定等工作等你来参与。 ᥰ贴士: ✅选择感兴趣的研究方向,深入挖掘你的专业潜能。 ✅积极参与实践,提升动手与团队协作能力。 ✅持续学习,不断进化你的专业素养。 计算数学研究生,未来可期!让我们一起成为这个领域的佼佼者吧!
巴班斯基的教学过程最优化理论 巴班斯基,这位教育界的巨星,提出了一个引领教育潮流的理论——“教学过程最优化”。这一理念旨在通过优化教学过程中的各种要素,以达到最佳的教学效果。 在教育理论界,巴班斯基的这一理论引起了广泛的关注和讨论。他的观点不仅体现了对教育规律的深刻理解,还为教师们提供了实际操作的指导。 针对这一理论,我们准备了以下两道习题,帮助大家更好地理解和掌握: 1️⃣ (单选)提出“教学过程最优化”理论的是哪位教育家? A. 赫尔巴特 B. 布鲁纳 C. 巴班斯基 D. 赞科夫 2️⃣ (单选)巴班斯基认为,教学过程的什么特点使得教授最优化方法与学习最优化方法紧密相连? A. 创造性 节. 多样性 C. 复杂性 銄. 双边性 ✋✋ 答案已经揭晓: 1️⃣ C. 巴班斯基 2️⃣ D. 双边性 ✋✋ 希望这些习题能帮助大家更好地备考教育综合知识,轻松应对各种考试!
今日学习与复习大纲解析 今日学习内容: 列宁的教育思想: 《论文化革命》 《论教育与政治》 《论青年一代的教育》 《论教师》 马卡连柯的教育理论: 集体教育(目的、宗旨、方法、原则) 家庭教育(原因、方法、条件) 劳动教育(原因、方法、条件) 赞科夫的发展观: 一般发展(五个原则) 巴班斯基的最优化理论: 含义 环节 标准 苏霍姆林斯基的全面和谐发展观: 个性全面和谐发展:德、智、体、美、劳 克鲁普斯卡娅的少先队组织理论: 少先队组织需要注意一下 今日复习内容: 教育与人的发展: 人身心发展的规律及其对教育的制约 理论 影响人身心发展的因素 学校教育的作用与功能: 学校教育作用表现:个体个性化和个体社会化 教育功能:个体发展功能和社会发展功能 个体发展功能包括个体个性化和个体社会化 社会发展功能也就是教育的政治、经济、文化、科技功能 教育还有正负向功能以及显隐性功能
数学与应用数学(师范)考研方向全解析 嘿,数学与应用数学(师范)专业的同学们,考研方向的选择可是个头疼的问题吧?别担心,我来给你们几个方向,供你们参考一下哦! 数学教育与教学方法 这个方向主要是研究中学数学教学中的各种策略、教师专业发展、课程改革以及翻转课堂等等。你可以写一些关于新的教学方法和课堂管理策略的探讨,结合一些案例研究和实证数据来评估它们的有效性,最后提出一些改进建议。相信我,这个方向绝对能让你在学术上有所建树! 数学理论与应用 如果你对数学理论有浓厚的兴趣,那么这个方向绝对适合你。你可以选择重积分、正交变换、特征值与特征向量、积分对称性这些课题进行深入研究。通过理论分析和计算验证,提出一些新的见解或方法。这个方向不仅能让你的数学理论更扎实,还能在实际问题中找到应用。 数学建模与数据分析 这个方向主要是利用数学建模和数据分析技术来解决实际问题。你可以研究数学建模思想、数据挖掘、金融数学、统计分析这些课题。通过模型构建和实证分析来验证结果,并提出一些优化方案。这个方向特别适合那些对数据分析感兴趣的同学们,真的是既有趣又有用! 希望这些方向能给你们一些灵感,祝大家考研顺利哦!ꀀ
运筹学博士招募!Xie教授组 运筹学在美国的博士机会正等待着有志之士的探索。Miaolan Xie教授,这位在芝加哥大学Booth商学院从事博后研究(专注于医疗保健领域)的学者,曾在康奈尔大学攻读博士学位,主要研究数学优化和机器学习,尤其是随机优化算法和理论。 Miaolan Xie教授的研究兴趣涵盖了数据科学、机器学习和优化,她的工作在统计学和随机过程工具的基础上,为医疗保健和其他领域提供了应用。她的研究成果得到了广泛认可,包括在2023年荣获INFORMS Optimization Society颁发的学生论文奖第二名,以及在YinzOR学生会议上的Flash Talk竞赛中再获第二名。 렦ᥤ祭楷夸工程学院即将迎来一位新的助理教授,Miaolan Xie教授将于2025年加入该学院,并寻求招收对优化、机器学习和医疗保健应用感兴趣的学生加入她的研究团队。她的团队将专注于开发创新的优化方法,将理论与研究相结合,以解决现实世界中的问题。 如果你对数学优化有浓厚兴趣,并希望在机器学习或医疗保健领域探索新的应用,那么Miaolan Xie教授的研究团队将是一个理想的起点。加入她的团队,你将有机会获得全额奖学金,包括学费减免、竞争力强的助学金以及参加学术会议的机会。 ᠦ住这个机会,与Miaolan Xie教授一起探索运筹学的无限可能!
人工智能必看!从零到一 基础知识篇: 《数学基础》 - 深入浅出地讲解了数学的基础知识,为后续学习打下坚实基础。 《统计学方法》 - 介绍了统计学的核心概念和方法,对于理解机器学习中的概率和统计基础非常有帮助。 《矩阵力量》 - 通过矩阵的角度来解读人工智能,让你对矩阵运算有更深刻的理解。 裀算法学习篇: 《机器学习》 - 这本书是机器学习的入门经典,内容丰富,从基础到高级,适合系统学习。 《最优化方法》 - 深入浅出地讲解了最优化理论和方法,实用性很强,适合作为运筹学类课程的教学参考书。 《算法竞赛》 - 专为参加算法竞赛的读者设计,涵盖了各种算法技巧和竞赛题解,适合中学生、大学生以及算法开发者。 深度学习篇: 《神经网络与深度学习》 - 详细介绍了神经网络和深度学习的基本原理和实现方法。 《神经网络与深度学习》(案例与实践) - 通过案例和实践项目,让你在实际操作中掌握深度学习的应用。 《深度学习》 - 深入讲解了深度学习的核心概念和技术,适合深度学习爱好者和技术人员。 这些书籍涵盖了人工智能的多个方面,从基础知识到高级算法,帮助你从零开始构建人工智能知识体系。选择适合自己的书籍,开启人工智能的学习之旅吧!
Python与AI的进阶秘籍 《最优化导论》是探索Python和人工智能领域的绝佳书籍!这本书由Edwin K. P. Chong和Stanislaw H. Zak合著,为工程和数学领域的学生提供了全面的最优化理论指导。 ᤹椸仅介绍了最优化问题的基础知识,如线性规划、非线性规划和多目标优化,还详细阐述了各种最优化技术,如梯度法、牛顿法等。通过清晰的数学推导和实例,让你轻松掌握这些技术。 此外,这本书还特别强调了算法的实现细节和数值稳定性,帮助你不仅理解理论,还能将方法应用于实际工程问题。大量的习题和案例研究更是加深了你对知识的理解和应用能力。 无论你是电气工程、计算机科学还是机械工程的学生,《最优化导论》都是你的理想教材。对于研究者和专业人士来说,这也是一本不可或缺的参考书籍。第四版更是贴合了当前最优化领域的发展趋势,让你随时掌握最新研究成果。 襰始你的Python和AI之旅吧!让《最优化导论》成为你的进阶秘籍!
深度学习与流体力学的融合与挑战 流体力学基础理论与编程实战 流体力学基本理论:从经典到现代,深入浅出。 湍流理论与模型:湍流是流体运动的复杂现象,这里将介绍其基本原理和模型。 傅里叶变换:在流体力学中的应用,包括非线性Burgers方程和二维不可压NS方程的案例分析。 伪谱法:一种高效的数值方法,用于求解流体力学方程。 luent简介与案例实战 Fluent软件概述:了解Fluent的功能和特点,以及它在流体力学中的应用。 网格划分与计算流程:掌握网格划分技术,熟悉Fluent的计算流程和步骤。 圆柱绕流案例:通过具体的案例分析,理解流体在圆柱周围的流动情况。 两相流案例:小球入水的场景,探讨两相流的复杂性和处理方法。 Fluent结果后处理:如何处理和可视化Fluent的计算结果。 机器学习基础理论与实战 人工智能与机器学习:从基础概念到高级算法,包括最优化理论和支持向量机等。 深度学习:从RNN到CNN,再到微分算子,探索深度学习在流场分析中的应用。 流场超分辨:基于卷积神经网络和生成对抗网络的流场超分辨分析。 嵌入物理信息的深度学习 物理信息神经网络(PINN):介绍PINN的基本原理和案例分析。 神经常微分方程(Neural ODE):时间积分和实际应用,包括Neural ODE的实战案例。 嵌入几何对称性的神经网络:在哈密顿力学中的应用,包括不可分辛神经网络的案例分析。 嵌入高精度格式的神经网络:双曲型偏微分方程及其应用,以及嵌入高精度格式的神经网络案例分析。 堦觔成与后处理 Tecplot可视化:展示标量场和向量场的可视化效果。 Houdini渲染:高保真流场的展示和渲染。 扩散模型:基于扩散模型的流动生成方法。 BackTrace可视化:高精度流场可视化的实现方法和案例分析。
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