布里斯托大学的金融科技硕士课程将为学生提供金融技术(或称"FinTech")各种分析方法的全面基础,以及在金融市场实践中如何利用这些方法的知识。课程内容将结合金融理论,利用真实数据广泛应用于实际问题,其中涉及改变金融行业许多方面的最新技术发展,如大数据、人工智能、机器学习、流程自动化、加密货币和区块链等。那么,布里斯托大学金融科技硕士课程具体有哪些呢?以下是详细解答。
一、布里斯托大学金融科技硕士课程结构
1、第一学期
第一学期,你将完成3门必修课程。这些课程涵盖了资产定价、公司财务和金融分析定量技术的核心内容,并涉及到一系列应用。你还将学习加密货币和区块链。你将掌握处理和分析大型复杂数据集的重要行业技能,使用Python等编程语言对机器学习技术进行实证应用。
2、第二学期
第二学期,你将进一步学习金融技术知识,以及如何将其应用于开发、实施和评估交易策略。你还将接受定量技术方面的进一步教学,并获得在金融技术领域成功开展实证研究所需技能方面的支持。
暑期进行的毕业论文将使你能够利用教学内容中涉及的所有知识,并为你提供机会,就你选择的与金融或金融技术相关的主题开展原创研究。你还有机会与外部机构合作开展应用项目,完成毕业论文。
二、布里斯托大学金融科技硕士核心课程
1、ACFIM0005 定量方法、大数据和机器学习
本课程将介绍金融领域最常用的计量经济学技术,包括OLS回归基础、时间序列分析和面板数据及其方法。学生将学习如何从统计和金融角度解释拟合的经验模型。此外,课程还将介绍一些替代数据集,即金融文本数据,以及情感分析等创新定量方法。学生将有机会掌握使用软件执行自己的计量经济学模型以分析特定数据集的技能。
学生将学习机器学习技术,了解其与传统统计模型的不同之处,并能够批判性地比较这两种方法。课程将讨论广泛的机器学习技术,其中包括:K-均值聚类、最近邻估计、支持向量机、决策树分析、人工神经网络、正则化、特征选择方法、提升和装袋、自然语言处理、强化学习、深度学习。此外,课程还将研究可用于多重L模型估计的方法,包括数值优化和最大似然法,以及如何将数据挖掘应用于大型数据集。同时,课程将介绍和比较用于解释和评估拟合模型性能的指标。
2、ACFIM0002 人工智能、区块链技术与应用
学生将学习加密技术、共识算法(如"工作证明")和数字货币钱包的运行方式。本课程将研究常见加密货币(比特币、以太坊、稳定币等)特性之间的差异,及其作为价值存储和支付媒介与传统货币相比的相对优缺点。同时,课程还将讨论与市场监管、网络安全、透明度和能源使用有关的问题。
3、ACFIM0009 金融
本课程旨在让学生全面掌握金融基础知识。课程涵盖了资产定价的各个方面,包括风险与收益、投资组合理论、资本资产定价模型(CAPM)和有效市场假说(EMH)。此外,课程还深入探讨了公司财务的关键领域,如贴现、投资评估、资本成本和融资决策。
学生将掌握分析和解决金融市场实际问题的基本概念和工具。此外,学生还将培养对某些理论和方法固有局限性的批判意识。
4、ACFIM0015 算法交易
本课程将首先研究现有的市场结构,并解释订单簿是如何运作的。然后将介绍和讨论可利用的不同类型的交易策略。同时,课程还将研究高频金融数据的特征。学生将学习如何编写交易策略代码、进行回溯测试并使用一系列指标评估其性能。此外,课程将使用真实数据说明交易策略的风险测量和风险管理技术,并强调和讨论算法交易对资产市场效率的潜在影响及其与更广泛市场的互动。
学生将加深分析能力,并能将抽象的交易理念转化为可运行的编码模型。在此过程中,学生将掌握新的行业相关交易和编程技能。
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