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  • Computational Finance

计算金融课程

计算金融课程可以帮助您学习定量分析、风险管理、算法交易和金融建模。您可以掌握统计方法、投资组合优化和衍生品定价方面的技能。许多课程介绍 Python、R 和 MATLAB 等工具,这些工具支持实施复杂的金融策略和分析大型数据集。


热门计算金融课程和认证


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    C

    Columbia University

    金融工程与风险管理

    您将获得的技能: 风险管理, 投资组合管理, 数学建模, 估算, 回归分析, 投资组合风险, 期货交易所, 资本市场, 投资管理, 按揭贷款, 应用数学, 金融建模, 资产管理, 金融市场, 风险模型, 市场流动性, 衍生产品, 证券(金融), 信用风险, 精算学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    408 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    AI-Powered Finance: Forecasting, Planning & Reporting

    您将获得的技能: Ledgers (Accounting), Prompt Engineering, Tax Planning, Tax Management, Large Language Modeling, LLM Application, Auditing, Portfolio Management, Tax Compliance, Generative AI, Income Tax, Cash Flow Forecasting, Fraud detection, Financial Forecasting, Financial Analysis, Responsible AI, Financial Auditing, Oracle Cloud Applications, Artificial Intelligence, Risk Management

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    223 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Applied Financial Analysis

    您将获得的技能: Financial Modeling, Variance Analysis, Key Performance Indicators (KPIs), Bookkeeping, Financial Forecasting, Revenue Forecasting, Budget Management, Financial Statement Analysis, Business Reporting, Dashboard, Capital Budgeting, Financial Controls, Financial Reporting, Financial Analysis, Process Improvement, Financial Services, Financial Data, Investments, Predictive Analytics, Data-Driven Decision-Making

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    去中心化金融(DeFi):金融的未来

    您将获得的技能: 风险管理, 贷款和承销, 区块链, 贷款, 创业, 支付系统, 可扩展性, 一般借贷, 创业融资, 金融科技, 互操作性, 密码学, 衍生产品, 监管合规, 金融, Operator 风险, 商业借贷, 关键管理, 金融包容性, 网络风险

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2054 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDHEC Business School

    使用 Python 构建和分析投资组合入门

    您将获得的技能: Matplotlib, 数据操作, 风险管理, Pandas(Python 软件包), 投资组合管理, 模拟, 财务分析, 投资组合风险, 投资, 投资管理, 投资回报, 资产管理, 风险分析, Python 程序设计, 金融建模, NumPy

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1465 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Caltech

    用数学模型为期权定价

    您将获得的技能: 风险管理, 投资组合管理, 数学建模, 微积分, 微分方程, 概率, 应用数学, 金融, 金融市场, 风险模型, 高等数学, 金融建模, 衍生产品, 证券(金融)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    39 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    T

    The Hong Kong University of Science and Technology

    用于财务分析的 Python 和统计

    您将获得的技能: 数据操作, 模型评估, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 财务分析, 回归分析, 概率与统计, 财务数据, 金融交易, 统计推理, Python 程序设计, 风险分析, 金融建模, 统计分析, Jupyter, 数据可视化

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    4583 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    GenAI for Algorithmic Trading

    您将获得的技能: Generative AI, Financial Trading, Market Data, Portfolio Management, Technical Analysis, Market Trend, Real Time Data, Automation, Artificial Intelligence, Python Programming, Recurrent Neural Networks (RNNs), Applied Machine Learning, Risk Management

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Quantitative Finance & Risk Modeling

    您将获得的技能: Financial Modeling, Descriptive Statistics, Data Literacy, Financial Forecasting, Reconciliation, Financial Analysis, A/B Testing, Portfolio Risk, Model Evaluation, Data Cleansing, Decision Tree Learning, Regression Analysis, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Data Analysis, Risk Analysis, Risk Management, R Programming, Statistical Analysis, Machine Learning

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    Edureka

    Generative AI for Finance and Accounting

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI, Responsible AI, Accounts Payable and Receivable, Prompt Engineering Tools, Data Ethics, Accounting and Finance Software, Financial Data, Make.com, Data Governance, Workflow Management, Miro AI, Financial Forecasting, Financial Management, Credit Risk, Financial Analysis, Artificial Intelligence, No-Code Development, Budgeting, Forecasting

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Generative AI Essentials for Finance and Accounting

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI, Prompt Engineering Tools, Miro AI, Financial Accounting, Cash Flow Forecasting, Accounting, Risk Analysis, Cash Flows, Data Processing

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    Università di Napoli Federico II

    Financial Markets

    您将获得的技能: Market Liquidity, Derivatives, Securities Trading, Financial Regulation, Financial Market, Securities (Finance), FinTech, Financial Systems, Banking, Financial Trading, Financial Services, Market Dynamics, Finance, Actuarial Science, Commercial Banking, Investments, Futures Exchange, Financial Statements, Risk Modeling, Equities

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    8 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…141

总之,以下是 10 最受欢迎的 computational finance 课程

  • 金融工程与风险管理: Columbia University
  • AI-Powered Finance: Forecasting, Planning & Reporting: Coursera
  • Applied Financial Analysis: Coursera
  • 去中心化金融(DeFi):金融的未来: Duke University
  • 使用 Python 构建和分析投资组合入门: EDHEC Business School
  • 用数学模型为期权定价: Caltech
  • 用于财务分析的 Python 和统计: The Hong Kong University of Science and Technology
  • GenAI for Algorithmic Trading: Coursera
  • Quantitative Finance & Risk Modeling: Coursera
  • Generative AI for Finance and Accounting: Edureka

您可以在 Finance 中学到的技能

投资 (23)
市场(经济学) (20)
股票 (18)
财务报表 (14)
财务会计 (13)
建模 (13)
公司金融学 (11)
金融分析 (11)
贸易 (11)
Evaluation (10)
金融市场 (10)
价格 (10)

关于 Computational Finance 的常见问题

计算金融学是一个将金融学、数学、统计学和计算机科学相结合的领域,用于分析金融市场和管理金融风险。它之所以重要,是因为它能让专业人士开发出定量模型,从而更有效地预测市场趋势、优化投资策略和评估风险。随着金融市场变得日益复杂,利用计算技术的能力对于做出明智决策和提高财务业绩至关重要。‎

在计算金融领域,有多种职业发展途径,包括定量分析员、金融工程师、风险经理和算法交易员。这些职位通常需要扎实的数学和编程基础,以及对金融原理的理解。该领域的专业人士可以在投资银行、对冲基金、资产管理公司和金融技术公司工作,为数据驱动的决策过程做出贡献。‎

要想在计算金融领域取得成功,您应注重培养技术和解析技能的融合。关键领域包括 Python 或 R 等编程语言、统计分析、金融建模以及金融工具知识。此外,熟悉机器学习和数据分析技术可以增强您在这一领域的能力,使您能够创建更复杂的 Modeling 和解决方案。‎

在 Coursera 等平台上可以找到计算金融方面的一些最佳在线课程。例如,AI-Powered Finance:预测、规划和报告专项课程提供了在金融领域使用人工智能的见解。此外,金融专项课程全面介绍了金融原理和实践,是对计算金融感兴趣的人的宝贵资源。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习计算金融学:

  1. 免费预览 许多计算金融课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得计算金融证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习计算金融,首先要确定自己当前的技能水平和感兴趣的领域。首先学习金融和统计方面的基础课程,然后再学习定量分析和编程等更专项的课程。参与在线课程、论坛和实际项目可以大大提高您对计算金融概念的理解和应用。‎

计算金融课程涵盖的典型主题包括金融建模、风险管理、算法交易和投资组合优化。您还可以探索机器学习在金融领域的应用、时间序列分析以及使用统计软件进行金融数据分析等高级课题。这些科目提供了全面的教育,为您在金融行业中担任各种角色做好准备。‎

对于计算金融方面的员工培训和技能提升,Data \& Finance for the future 专项课程等课程尤其有益。该专项课程的重点是将数据分析与金融战略相结合,使专业人员具备驾驭不断变化的金融和技术领域所需的技能。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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