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“智能投顧”英文為robo-advisor，直譯為機器人投資顧問，是指虛擬機器人基于客戶自身的理財需求，基于當前市場狀況和底層標的表現(xiàn)，基于金融和投資學的投資組合理論，通過算法和產(chǎn)品搭建一個數(shù)據(jù)模型，替代人工理財顧問服務。

 

王蓁博士將深入解析智能投顧核心模型以及常見的人工智能算法，結(jié)合國內(nèi)智能投顧的落地案例，講解如何搭建和實施一個真正的智能投顧項目，幫助企業(yè)和個人轉(zhuǎn)型。


學員均來自清華、中科院、中移動、平安、招行等，個人提升與企業(yè)戰(zhàn)略結(jié)合，AI慕課學院獲企業(yè)與個人好評最多的課程。


開課安排

課程更新完畢

課程視頻已全部上傳

錄播課程

總學時超過30小時

  • 五一優(yōu)惠價

    原價:¥3699

    ¥ 2499

    僅限10人

  • 系列課價

    原價:¥3699

    ¥ 2999

    回看優(yōu)惠

  • 企業(yè)價

    原價:¥3699

    ¥ 1999起

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講師介紹

  • 王蓁

    王蓁 博士，CFA，F(xiàn)RM 。前北京財鯨信息技術有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人，美國康奈爾大學博士、清華大學學士；特許金融分析師（CFA），金融風險管理師（FRM），持有美國資產(chǎn)管理咨詢個人牌照。

    曾就職于美國紐約華爾街的彭博總部，從事多資產(chǎn)投資組合的量化建模和投資；熟悉美國金融市場和監(jiān)管法律，擅長大數(shù)據(jù)統(tǒng)計研究和各類人工智能方法；曾應邀在中國科學院經(jīng)濟學院MBA班教授量化金融投資專題課，曾在清華大學、五道口金融學院、對外經(jīng)貿(mào)大學等發(fā)表量化金融講座。

適合人群

課程大綱

第一部分

  • 第一部分 基礎入門

    1.智能投顧的概原理;

     ·為什么說智能投顧是以后投資者的趨勢

     ·美國式智能投顧在中國遇到的挑戰(zhàn)和解決方案

    2.市場上智能投顧常見原理詳解;

     ·現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論

     ·馬克維茨資產(chǎn)配置模型詳解

     ·均值方差優(yōu)化資產(chǎn)配置模型詳解

    3.資產(chǎn)配置模型解析

     ·高盛Black-Litterman資產(chǎn)配置模型詳解

     ·Treynor-Black模型詳解

     ·收益歸因和風險歸因分析

    4.深度解析機器學習。


第二部分

  • 第二部分 算法進階

    1.簡析人工智能在金融研究和投資各個領域的應用。

    2.回顧常見傳統(tǒng)機器算法。

    3.風險平價資產(chǎn)配置模型詳解。

    4.多因子模型詳解，以及介紹基于多因子模型的資產(chǎn)配置模型。

    5.Tensorflow的來歷、安裝、使用簡介。

    6.深度學習模型在金融投資領域的潛在應用介紹。

    7.量化投資中的自適應建模和優(yōu)化方法(Adaptive Modeling and Optimization)。

    8.使用自動化的文本挖掘算法進行信用風險評估，信用風險評估和決策中的人工智能算法

    9. 非結(jié)構化數(shù)據(jù)在金融研究和投資領域的應用

    ·案例：文本挖掘上市公司季報

    ·案例：衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)控石油儲量

    10.金融知識圖譜構建原理解析，深入剖析市場上常見的金融搜索原理、構建方法及不足。


第三部分

  • 第三部分 高級應用

    1. 公募基金智能投顧系統(tǒng)架構剖析；

    2. 通過真實案例分析講解數(shù)據(jù)獲取和清洗，底層標的評價（經(jīng)典模型（TM模型等）和新思路）；

    3. 通過真實案例分析講解大類資產(chǎn)配置；

    ·協(xié)方差矩陣建模

    ·魯棒性調(diào)整

    ·市場狀況的預期方法，選基思路、以及評判標準

    4. 通過真實案例分析講解組合優(yōu)化算法，跨資產(chǎn)大類智能投顧，公募+理財+非標+私募等。

    5.通過真實案例分析講解市場監(jiān)控、組合監(jiān)控、智能調(diào)倉和費用估算、系統(tǒng)部署及外部環(huán)境對接、系統(tǒng)測試。