量化金融核心能力培养方案
在金融数字化进程加速的当下，掌握Python量化分析技术已成为职业发展的关键路径。本训练计划聚焦衍生品定价与风险管理领域，通过Black-Scholes模型实战推演，构建完整的金融工程知识体系。
教学体系三维架构
| 能力维度 | 技术实现 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 数据处理 | Pandas时间序列分析 | 历史波动率计算 |
| 模型构建 | Numpy数值计算 | 蒙特卡洛模拟 |
| 策略开发 | Matplotlib可视化 | 风险价值分析 |
双轨制教学实施
课程采用理论推导与编程实践并行的教学模式：
- 学术模块：由剑桥大学金融数学博士Dr. Johnson解析Black-Scholes方程推导过程
- 实战模块：CFA持证人指导Python实现波动率曲面建模
- 案例库包含300+真实市场数据集，涵盖股票、期货、期权等多品种
能力成长路径
阶段化学习目标
基础构建期（1-2周）：
掌握金融时间序列处理方法，完成期权历史价格分析项目
模型深化期（3-5周）：
实现波动率曲面建模与希腊字母参数计算
策略回测期（6-7周）：
构建多因子择时模型并进行历史回测验证
教学资源配置
师资团队由5位具有十年以上实盘经验的量化专家组成，每位学员可获得：
- 每周3次中美双时区直播答疑
- 30+个金融数据库API调用权限
- 个性化职业发展指导方案
