0. Python 程式基礎
1. 量化研究初探
-- 資料擷取與預處理
-- 資料視覺化
-- 技術分析
-- 回測
2. 常用的數學套件與其理論
-- 線性代數
-- 科學計算:內插、最佳化
-- 機率與統計:回歸模型
3. 現代投資理論
-- 馬可維茲平均數-變異數分析與效率前緣
-- 資本定價理論
-- 多因子模型
4. 金融時間序列分析
-- 自我相關係數與平穩時間序列
-- 自回歸移動平均模型
-- 葛蘭傑因果檢定
-- 結構性改變
5. 定價理論 (財務工程)
-- 期貨與選擇權
-- 無套利原則
-- 溫拿過程
-- 布萊克-休斯公式
-- 隱含波動率與VIX指數
6. 風險管理
-- 風險值
-- 期貨避險
-- 希臘字母避險
7. 機器學習導論
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0. Python programming
1. Debut of quantitative research
-- Data acquisition and preprocessing
-- Data visualization
-- Strategy development by technical analysis
-- Backtesting
2. Selected math tools
-- Linear algebra
-- Scientific methods: interpolation and optimization
-- Probability models
-- Statistical inference
-- Linear regression
3. Modern portfolio theory
-- Markowitz's mean-variance analysis and efficient frontier
-- Capital Asset Pricing Models (CAPM)
-- Factor models
4. Financial time series analysis
-- Autocorrelation and stationary process
-- ARIMA model
-- Granger's causality test
-- Structural break detection
5. Pricing theory (financial engineering)
-- Futures and options
-- Arbitrage-free principle
-- Wiener process
-- Black-Scholes formula
-- Implied volatility and VIX Index
6. Risk management
-- Value at Risk (VaR)
-- Sensitivity analysis: delta hedging
7. Machine learning tutorial
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[0] John C. Hull,
Options, Futures, and Other Derivatives, 10/e, 2017
[1] Dan Passarelli,
Trading Option Greeks: How Time, Volatility, and Other Pricing Factors Drive Profits, 2/e, 2012
[2] Zvi Bodie, Alex Kane, Alan J. Marcus,
Investments, 12/e, 2020
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註0:更新於 2021-09-07。
註1:
英文教材
中文授課。