金融从业的你，肯定听说过或者正在考CFA吧!那你肯定听说过或者知道CFA教材里面加了几页人工智能的内容。然后，也许你知道了监督学习、非监督学习、神经网络、支持向量机等等名词......同事之间吹吹牛应该是都不够用，你应该也有点感觉。。。这点知识，在人工智能领域也就算个牛毛?那完整的人工智能知识体系都有啥呢?上图!

　　金融从业的你，应该肯定知道金融与科技正在迅速融合。是不是有点焦虑?是不是去搜人工智能?是不是看到了吴恩达的课?然后，只知道人工智能里面有个大神叫吴恩达.......?

　　刚刚给各位看了，人工智能领域不是只有机器学习算法，人工智能的各个领域都有大神，大神和研究方向如下，前三位被称为人工智能三大奠基人：

　　Yann LeCun，人工智能领域三大奠基人之一，被称为“卷积网络之父”。

　　Geoffrey Hinton，人工智能领域三大奠基人之一，被称为“神经网络之父”， “深度学习鼻祖”。

　　Yoshua Bengio，加拿大计算机科学家，与 Geoffrey Hinton、Yann LeCun 一 起，被称为人工智能三大奠基人。

　　Andrew Y. Ng(吴恩达) 最知名的事情是他所开发的人工神经网络通过观看一周 YouTube 视频，自主学会识别哪些是关于猫的视频。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。

　　再其他的，感兴趣的同学可以去翻翻文末下载链接里面的报告，我强烈推荐。帮各位准备吹牛的素材就到这了，那接下来咱们聊点实际的。

　　咱们设想这么一个场景：你跳槽或者公司内部系统升级，想给领导留下个好印象，自己能够应付未来科技进步带来的工作变化。

　　然后，你想用科技带来的更多数据进行分析，来支撑这个好印象。然后，你发现自己不会用系统提供的python数据接口下载数据。然后，你发现数据量有点大，Excel做点基本调整都会分分钟崩溃。然后......你找新的或者老领导说，领导，给我配个研究员，我有业务分析能力，但是模型要雇个人给我写，我。。。搞不来?

　　有没感觉自己可能看不到明天的太阳?所以金融科技时代就在眼前，总是会焦虑，但是一旦焦虑你就瞎学。学个机器学习课程，是对自己现在的数学学习能力比高三大学时候还自信嘛?学个爬虫课程，你是对非cs背景的自己有很大编程能力的信心嘛?

　　瞎学，你也一样看不到明天的太阳。既然金融从业，最重要的，是发挥自己懂金融的优势，结合科技这个工具，提高自己的工作效率。归根到底，是金融为主的前提下与科技结合，充分发挥自己金融领域的分析能力。金融领域的能力，我相信你会做的不错，因为有基础，因为你就是靠这个吃饭的。

　　我们是如何提高学习的时间效率?因为我们做到了：

　　1、最金融的编程内容

　　python零基础学员，结合简单的金融案例讲解肯定是最适合金融人。

　　2、及时的答疑指导

　　学习问题无人可问?根本不存在，每人配备三个答疑老师，想怎么问就怎么问。

　　3、完整的量化投资体系

　　理论、数据、工具、实盘，策略研究，完整全面的量化投资体系。

　　4、权威的协会认证

　　完成课程学习，可参加国内唯一量化金融分析师(AQF)证书考试。量化金融分析师(简称AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融标准委员会(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并颁证，是代表量化金融领域的专业水平证书。 >>>点击咨询AQF证书含金量

课程适合人群：

　　金融工程/数学专业背景的同学/工作人士，希望进一步学习Python编程以及在量化投资的实战应用；

　　非金融工程专业背景的同学/工作人士，希望迅速成为宽客；

　　金融相关人员，希望学习如何系统的做量化策略；

　　个人投资者，希望系统学习掌握量化投资相关的实务技能，从模型开发，回测，策略改进，搭建稳定的量化交易系统。

　　量化金融分析师AQF核心课程体系：

　　1、《量化投资基础》

　　主要涵盖了量化投资领域的必备知识，包括：基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。

　　2、《Python语言编程基础》

　　包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。

　　3、《基于Python的经典量化投资策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习(随机森林模型、主成分分析)、深度学习(人工神经网络)等内容。

　　4、《量化交易系统设计》

　　旨在学习量化交易系统的具体知识，包括过滤器，进入信号，退出信号，仓位管理等详细内容，并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。

　　5、《量化实盘交易》

　　旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。 >>>点击咨询AQF相关问题

　　掌握Python及量化投资技能，我们能做什么?

1、熟悉中国主要金融市场及交易产品的交易机制；

2、熟知国内外期货交易、股市交易的异同点和内在运行机制；

3、掌握经典量化交易策略细节及其背后的交易哲学；

4、掌握金融、编程和建模知识基础，拥有量化交易实盘操作能力；

5、具备独立自主地研发新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型设计的基本框架，以及风险管理和资产组合理论的实际运用；

7、掌握从策略思想——策略编写——策略实现饿完整量化投资决策过程；具备量化投资实战交易能力。