0. Python程式基礎 [6 hours]
1. 資料預處理、視覺化、技術指標、策略回測 [3 hours]
2. 常用的數學套件 [3 hours]
3. 現代投資理論 (Modern portfolio theory) [3 hours]
- 均值-方差分析 (Mean-variance framework)
- 資本資產定價模型 (Capital asset pricing model, CAPM)
- 三因子模型 (Fama–French 3-factor model)
- Barra多因子分析
- Black-Litterman model
4. 金融時間序列分析 (Financial time series analysis) [3 hours]
- 自相關移動平均模型 (Autoregressive moving-average model, ARMA)
- 一般化自回歸條件異變異數模型 (Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model, GRACH)
- 共整合向量自我回歸模型 (Cointegrated VAR)
5. 定價理論 (Pricing theory) [3 hours]
- 定價理論框架 (Valuation framework: fundamental theorem of asset pricing)
- 二元樹定價模型 (Binomial option pricing model, BOPM)
- 常見金融隨機過程與模擬 (Stochastic processes and simulation)
- 蒙地卡羅法應用於選擇權定價 (Monte Carlo simulation for option pricing)
- 模型校正 (Model calibration)
- 案例討論：隱含波動率 (Implied volatility)、CBOE VIX
6. 風險管理 (Risk management) [3 hours]
- 風險價值 (Value at risk, VaR)
- 希臘字母 (Greeks)
- 動態避險 (Dynamic hedging)
7. 機器學習 (Machine learning) [6 hours]
- 線性回歸模型 (Simple/ridge/LASSO regression)
- Logistic regression
- 支援向量機 (Support vector machine, SVM)
- 決策樹、隨機森林與AdaBoost (Decision tree, random forest, and AdaBoost)
- K-means clustering
- 主成分分析 (Principal component analysis, PCA)
- 遞歸神經網路 (Recurrent neural network, RNN)
- 長短期記憶類神經網路 (Long short-term memory model, LSTM)

註0：更新於2020/5/20。
註1：英文教材中文授課。
註2：課程內容仍會按照講師的偏好與學員的需要而更動。

0. 無Python程式經驗者可*
1. 規劃投入金融計量 (quant)領域者
2. 對金融產業有興趣的學員

* 課程中用到的程式概念：陣列、迴圈、函式、物件。

Python 3.7.x on Jupyter Notebook
Python 3.6.x on Google Colab

• 國立臺灣大學資訊工程學 博士候選人

• 交通大學電信工程研究所 碩士

• 中央大學電機工程學系 學士

(一)　服務經驗

• 國立臺灣大學 腦與心智科學研究所 兼任研究助理 (2014.8--present)
• 中國信託商業銀行 全球金融商品交易處 期貨自營部 實習研究員 (2014.1--present)
• 國立臺灣大學 資訊工程學系 資訊系統訓練班 講師 (2014.1--present)
• 國立臺灣大學 資訊工程學系 課程助教：計算理論、離散數學、財務演算法 (2012.9--present)

(二)　研究興趣

• Financial computing
• Analysis and design of algorithms
• Quantitative finance, econometrics, and algorithmic trading
• Statistics and machine learning
• Computing theory and programming language design

(三)　程式語言

• MATLAB, Java, C, C++, Python, C#

(四)　教學特色

• 中文授課，課程教材以英文為主。適合規劃出國求學或對科學/技術理論有興趣的學員。
• 授課時數：於本訓練班教學時數累計至2020年3月10日為4950小時。