福利 | 零基础学习Python量化交易,证书和工作一起拿 !(深圳)

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文末有数据派独家福利 2_06.png


投资界的人才需求


量化投资在中国已经进入到一个高速发展期。量化人才需求也成为众多金融企业的关注。金融科技企业发现中国目前正面临严重的金融科技专业人才短缺。而量化分析从业者,俗称“宽客(Quants)”,正是金融科技人才的领军者之一。


怎么成为宽客


宽客最重要的工作之一就是:量化策略模型的编写。


量化,其实就是将头脑中的主观交易逻辑数据化、模型化。


普量学院的老师会手把手地教你如何模型化并编程实现主观交易逻辑。同时提供了一系列的实战型策略模板,结合课堂老师讲解,稍加修改即可形成自己的量化策略。


打造实战型量化交易体系需要一些必备的专业知识点,普量学院将自己在实战中总结的各种知识、经验包括教训整理好,将在课堂上理论结合实践地教会你。让你从投资领域的门外汉进入量化交易的专业赛道。 


2天学得会吗?

精华的内容+后期免费复训 

2天魔鬼式训练 胜过2年勤奋自学


一次性学习时间不再于久,在于一定要学习精华,一定要吸收。普量学院老师教授的都是让你避免走弯路的各种方法和技巧。高人指点,胜过自己原地打转。


优秀学员可获得老师直推的实习或就业机会。培训现场即可完成。完成课程将获得含金量超高的量化课程结业证书。


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看到这里是不是想学习量化投资了?


来参加普量学院的《从入门到实盘,零基础学Python量化交易》课程吧!


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《从入门到实盘,零基础学Pyhton量化交易》


【授课时间】2018年12月15日-12月16日 

【授课地点】深圳市南山区深港产学研基地(具体地址报名后短信通知)

【授课对象】对量化投资感兴趣的投资者、宽客、爱好者、程序员、交易员、金融从业者、零基础的爱好者也可以

【课程费用】5680元/人(含午餐,不含晚餐和住宿)

两人成团,即可同享优惠价4880元/人

学生凭借学生证即可享受团购价

详情咨询请添加牛老师微信(niuxiaomi1)


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【课程内容


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课程亮点  


实习or工作机会 学习知识并解决工作难题

  • 现场对接实习或者工作机会;

  • 学有所用,才能学有所成。


两天魔鬼训练、快速掌握Python量化技巧
  • 基于国内外最先进的量化理论知识,结合中国市场特有的特点,老师讲以实战型的量化策略为例子,手把手教授Python编写量化策略的技巧、量化策略评估、策略优化进入实战前的准备

  • 白天集中课堂教授和动手实践,晚上答疑辅导;


内容围绕实战 听不懂可免费复训 

  • 本课程覆盖多种投资品种,内容通俗易懂,深入浅出!

  • 课程内容囊括了从主观思路到策略执行的各个步骤;

  • 我们承诺,如果没有听懂,免费复训哦!免费哦!免费哦!


现场答疑互动 量化讲师团集体为你解惑

  • 普量学院的量化主讲老师团队原班人马,具备丰富的实战经验,从量化策略编写、量化系统搭建、量化策略研究到实盘操作,经验与教训倾囊相授;

  • 现场答疑互动,针对性解决学员的各种问题;

  • 丰富的线上课程库(本次课程学员可以享受6折优惠),随时补充各类技能短板。


学习量化知识与同行切磋 机会不可错失 

  • 学员中藏龙卧虎,是绝好的与同行交流切磋,甚至建立合作的机会!

  • 这里是量化交流的一个绝好平台。什么都比不过,一起学习的感情更深刻!


课程附加值


理论、技术、策略、人脉、资金、持续提升计划


  • 对接工作机会

  • 量化课程证书

  • 多个实盘策略源码包

  • 18课时系统讲解

  • 永久性微信交流群

  • 课后微信答疑

  • 往期普量学院学员交流群共享



讲师介绍


量化课程讲师团 理论与实战


汪浩 首席讲师

清华大学电子系本硕

赫尔辛基理工大学计算工程博士

清华大学量化分析课程驻场导师,普量学院创始人,组建并领导实战量化交易团队。在人工智能、大数据领域有十多年的深厚积累,曾任诺基亚及联想高管,中国计算机学会普适计算专委委员


胡晨  金牌讲师

美国哈佛大学计算机硕士

清华大学自动化学士

CFA

华尔街工作经历

回国后,在私募投资企业和国企券商担任量化投资经理10余年量化投资经验


宋战江  金牌讲师

南开大学计算机本硕

清华大学计算机博士

在人工智能、计算机网络、大数据领域有十多年深厚积累。主导研发智能形态识别工具及量化智慧数据平台,在量化实战领域颇有建树


刘英斐  金牌讲师

普量云首席产品总监,一线量化交易员、基金经理,在量化策略制作、实盘操作领域成绩斐然。十余年人工智能大数据领域工作经验。主导量化策略研发和验证平台的实现


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数据派特为粉丝争取到2个免费参会名额!扫描下方二维码报名申请免费名额:


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以下人群优先通过:

  • 数据派专栏作者

  • 数据派志愿者

  • 其他背景与活动相关性较强的数据派读者


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