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. 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
5. Pricing theory (financial engineering)
-- Futures and options
-- Arbitrage-free principle
-- Wiener process
-- Black-Scholes formula
-- Implied volatility and VIX Index
6. 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 2023-06-30。
註1：英文教材中文授課。

適合欲從事金融量化研究者，無 Python 程式經驗者可，完全無程式經驗者不建議*

* 本課程為應用課程，非純程式語言課程；若完全沒有任何程式基礎者，請先於其他 Python 語言課程中掌握基本語法。課程中用到的程式概念諸如：陣列、迴圈、函式、物件，將於第一堂課介紹/複習。另外本課程也已備妥需要的範例程式，希望程式語言的初學者至少能夠自行修改程式碼以便完成作業。

Python 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。
• 2014年至本班教學，累計授課時數至2023年8月20日為10160小時。