摘  要：

近年来，量化交易的理论研究及其应用有了很大的发展，量化交易在国内外金融市场中的应用愈加普遍。本课程的主要目的是让研究生能够从数学和统计学基础、金融市场微观结构、算法及其优化等角度深入理解量化交易的基本理论及其应用。从理论和技术层面学习和掌握量化交易的数理模型、核心算法、优化技术以及交易策略等，并着力培养研究生对量化交易的应用和实践技能。

课程核心内容包括但不限于量化交易内涵及其发展现状，量化交易的统计模型与方法，量化选股和量化择时策略，投资组合与套利策略，交易平台设计及其电子交易，限价指令、最优执行和智能订单路径，基于量化交易的金融监管对策等。

课程适用于有一定数理基础与程序编写能力的硕士和博士研究生。

预备知识：

《投资学》、《期权、期货与其他衍生品》、《随机金融基础》和《金融时间序列分析》

参考书目：

（1）丁鹏，量化投资——策略与技术，电子工业出版社， 2014年9月

（2）Xin Guo, Tze Leung Lai, Howard Shek, Samuel Po-Shing Wong，Quantitative Trading：Algorithms, Analytics, Data, Models, Optimization，Chapman and Hall/CRC，December 2016

主讲人简介：

教授、博士生导师、上海浦江学者。东南大学管理科学与工程博士、复旦大学金融学博士后、美国斯坦福大学访问学者。现任复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院执行院长，复旦-中植大数据金融与投资研究院学术副院长，上海市金融大数据联合创新实验室副主任。主要兴趣为衍生金融工具、大数据金融、量化投资、科技监管、绿色金融和不良资产处置。

曾在Journal of Econometrics、Journal of International Money and Finance、管理科学学报等国内外重要期刊发表论文80余篇；出版三部专著；主持国家级和省部级课题20余项；担任Digital Finance的副主编、世界经济文汇编辑等。