最近有个脑筋急转弯，很有意思。问：移动支付时代，口香糖的销量为什么急速下滑?
答案：从前购物用现金支付，大家结账时为了凑整，总爱顺手拿只口香糖。口香糖价格便宜，也挺实用，所以常常摆在收银台上。
如今，移动支付横扫大城小镇。手机一扫，能精确到分分角角，没人再顺手拿口香糖了。
像是方便面产业想不到最后是被外卖行业摆了一道。又像是那个用石头填水的乌鸦，可能也没有想到，最后干掉自己的竟是一只衔着吸管的乌鸦。
索尼被诺基亚干掉了;
口香糖的对手是移动支付;
大润发被阿里巴巴收购;
美团喊出“灭饿除滴”的口号(“饿了么”、“滴滴”)。
愈是接近未来，敌人愈是无孔不入、愈是无处不在。
“铁饭碗”工作不复存在，最大的保障别无其他，只是身怀一技。
如今，有了巨量信息与云计算的加持，AI正以前所未有的速度成长着，推动每一个行业的变革。
因此近乎所有的事物都正在坍塌中重构。
对于“穿鞋的人”来说，重构意味着危机。
对于“光脚的人”来说，重构意味着机会。
但无论是光脚还是穿鞋，我们都是要么守着旧业，被淹死在浪潮里。
要么保持敏感的警觉性，站在潮流中。
有人说2017年是AI的元年，有人说2018年是AI的元年。
而2019年，伴随着5G时代的来临，有人说AI的元年或会于今年正式开启。
正在读着这句话的你，认为何时人类会真正迎来AI的元年呢?
或许，我们都不知道一个准确的答案，但可以确定的是——我们每个人比以往任何的历史时刻中，都更接近人工智能。
根据美国市场情报公司Tractica公布的一些数据，我们可以推断，在接下来的至少10年中，AI都将依然持续成为一大热门领域。
据美国市场情报公司Tractica预测的数据，相较2018年，至2025年，AI市场总值会增长近15倍
近两年的概念炒作期，使得AI人工智能这个概念到了近乎无一人不晓的地步。
可能众人对AI的火爆已经当做了一种常态，以至于很多人在听到AI与自己本职工作的对抗与协作时，内心也都激不起任何波澜。
但新时代的更迭，却不会被个体内心消极的感受所阻碍。
2015年07月04日×××发布《×××关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》
2016年11月29日×××发布《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中关于人工智能的部分。
2017年7月20日，×××发布《新一代人工智能发展规划》，正式开启国内人工智能的新篇章。相关政策进入全面爆发期。人工智能人才需求也达到井喷期，真正供不应求。
而刚过去的2018年的11月底，在深圳召开的第二十届中国国际高新技术成果交易会人才与智力交流会上，相关记者又了解到：
0年经验AI工程师年薪30万起，算法工程师等年薪40万+。
普遍从业者年薪30万起的情况下，AI应届生的薪水较之往年，上涨了10%~20%以上或者更多;
博士生的薪水则从2017年的 50 万元直接猛涨到 80 万元;
一些准备布局 AI 领域的新锐企业，则更是做好了高价从互联网巨头处抢夺人才的准备。
可想而知，在国家项目、互联网、金融等100多种热门行业中，新兴产业人才需求之旺盛，已然成为每个人打破阶层，进军大公司及国企的好机会。
(我国人工智能产业规模及年增长率)
(我国人工智能企业投融资金额总量)
“顺着大浪游泳，怎么都能游得更快一点”。如果你想拥有更多机会，如果你想要高薪，那就现在开始学习量化金融、人工智能、机器学习吧。
纪慧诚老师
金程教育金融研究院资深培训师、金程教育Excel金融建模、量化投资(AQF)课程开发负责人。 金融行业从业经验丰富，曾先后就职于中国建设银行、中信证券等知名金融机构。对企业IPO、投资理财、量化投资等领域有着深入的研究和独到的见解。
参与金程CFA项目各类参考书目的编写工作，包括翻译CFA协会官方参考书《企业理财》，《国际财务报告分析》等。
一、AQF课程提供什么服务?
课程内容以学习主流交易策略为核心，提供Python语言编程基础、数据处理基础、金融知识基础、量化投资策略实现和量化投资多平台模拟交易五个模块的教学。在市面课程中，本课程具备课程体系完整、课程内容丰富、课程内容衔接合适等优势。
课程学习实务导向：金程教育的量化投资项目课程以实务应用为导向，实现从零开始到量化投资实战的垂直提升;
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二、怎么学?学多久?什么时候学?
三、学什么?
第一部分：前导及课程介绍
1.AQF核心课程
2.量化策略的Python实现和回测
3.整体代码介绍
第二部分：量化投资基础
1.量化投资背景及决策流程
2.量化择时
3.动量及反转策略
4.基金结构套利
5.行业轮动与相对价值
6.市场中性和多因子
7.事件驱动
8.CTA_1(TD模型)
9.统计套利_低风险套利
10.大数据和舆情分析
11.机器学习
12.高频交易和期权交易
13.其他策略和策略注意点
第三部分：Python编程知识
Python语言环境搭建：
1.Python语言环境搭建
Python编程基础：
1.python数字运算和Jupyter notebook介绍
2.字符串
3.Python运算符
4.Tuple和List
5.字典
6.字符串格式化
7.控制结构_1.For循环
8.函数
9.全局和局部变量
10.模块
11.Python当中的重要函数
第四部分：量化交易策略模块
第五部分：面向对象和实盘交易
第六部分 实盘模拟交易
第七部分：基于优矿的进阶学习
四、如何报名?
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