2019瑞銀量化研討會將于9月20日下午至9月21日在上海舉行。本次大會由瑞銀特邀複旦大學和新加坡管理大學共同舉辦。暨去年成功舉辦首屆研討會，今年瑞銀量化科技團隊負責人將與複旦大學、新加坡管理大學的學界專家，共同探討新金融科技，機器學習新技術在量化模型，算法交易模型，模型風控，運營自動化等領域的創新發展和升級等熱門話題。我們希望金融科技能結合量化模型進行創新，引領量化科技轉化爲可應用的金融成果。
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在量化建模和金融科技方面，有何最新的科研方向和學術成果可應用于金融界？
機器學習怎樣能在建模，算法交易，模型風控，算法模型風控等方面得到應用及促進這些領域的創新呢？
區塊鏈， 雲計算等新興的前沿科技怎麽使投行的産品設計和運營自動化等方面得以應用及創新？
未來投行怎樣把平台化的開發模式與量化模型，大數據，人工智能和雲計算完美的結合起來呢？
金融科研的學界專家和瑞銀專家們對金融科技的未來創新還有什麽新看法，新方向呢？
會議介紹
2019瑞銀量化研討會于2019年9月20日至21日在上海舉行，聚焦“量化科技”。本次大會是第二年由瑞銀主辦，特別邀請複旦大學軟件學院金融IT人才標准研究中心、新加坡管理大學MSc in Quantitative Finance的學界專家鄭晴文博士，與瑞銀團隊的量化科技專家們共同探討新興的前沿科技在金融領域發展的新方向，新應用。與去年在北京召開的瑞銀量化研討會相比，今年的研討會有三個新特點：
* 會議除了討論傳統量化的課題（如衍生産品的建模，定價，資管，算法交易，各類模型的風控）之外，我們還將討論新興的模型類別， 如區塊鏈， 雲計算，機器學習等新興的前沿科技與投行的産品設計和運營自動化等方面結合而産生的新類模型及其風控）。
* 會議首次嘗試“線上線下”的結合。除了9月份的線下實體研討會，瑞銀也將在10月份推出線上版，面向所有國內外關心量化主題的學者、業界人士及學生，同時讓那些無法親身參加9月研討會的觀衆可以在網上觀看會議內容。
* 在11月，瑞銀將針對國內外知名高校在校生舉辦“量化黑客松”競賽，進一步將量化主題在學生中推廣，推動量化科研的新生代作出更多創新的嘗試。主題：基于機器學習的量化策略。獲獎同學除了可以獲得獎金之外，還有機會贏得瑞銀全職崗位或實習崗位的面試機會。
在本屆研討會上，瑞銀倫敦和上海量化部門及模型風控部門的中外專家將作主題分享；複旦大學和新加坡管理大學鄭博士將帶來學科前沿成果；瑞銀上海算法交易部，量化科技部，集團科技部，營運部（運營流程自動化）和研究部的專家們也將通過圓桌討論深入探討金融科技與量化建模擦出的創新火花。
會議詳情
主題：量化科技
主辦：瑞銀集團
複旦大學軟件學院金融IT人才標准研究中心
Singapore Management University,
MSc in Quantitative Finance
時間：2019年9月20日13:00至9月21日17:35 （一天半）
地點：上海市複旦大學邯鄲校區光華樓東輔樓二樓202吳文政報告廳
報名方式：點擊“閱讀原文”，獲取報名連結（免費參會）
報名截止日期：2019年9月18日 星期三 23:59
主講人介紹
新加坡管理大學數量金融學的副教授和
數量金融理學碩士學術主任
鄭晴文博士(Dr Tee Chyng Wen)
鄭晴文博士于2012年加入SMU，擔任數量金融金融理學碩士(MQF）課程的學術主任。
他是2014年“最有希望的教師獎”和2017年“最佳研究生教師獎”的獲得者。他還在2015年獲得了“金融研究雜志”獎。他的研究涵蓋了定量交易策略，市場微觀結構，衍生工具估值， 和機器學習和財務應用。
此前，他曾擔任高盛（香港）執行董事，負責亞洲宏觀交易。在此之前，他在摩根史坦利（倫敦）任職，負責固定收益市場。
他擁有劍橋大學的博士學位。
關于數量金融理學碩士(MQF)
爲期12個月的新加坡管理大學的數量金融理學碩士（MQF），是基于新加坡金融管理局（MAS）設定的爲國家和區域培養優秀數量金融專才的目標而設置的，橫跨銀行和金融，統計學，計算機科學和金融數學領域的全日制研究生課程。
通過對應用數學+統計學+運算+金融知識+編程的系統學習，課程培養學生運用定量和計算技能來解決如衍生工具定價、風險管理、交易算法等實際問題的能力，從而爲市場培養優秀的數量金融專才。
課程以實踐爲導向，提供優秀的硬件學習環境，學生將運用行業一流的高頻交易計算軟件進行學習；就業方向包括：投資銀行，商業銀行，資産管理公司，金融IT公司，投資研究/咨詢公司，保險公司，交易所，監管機構，衍生品交易員，風險管理者或分析師等。
該課程的學生可以選擇兩種授課方向：
（1）International Track 在新加坡管理大學和其課程合作夥伴——英國頂尖商科學府之一倫敦城市大學卡斯商學院完成共12個月的學習，並獲得由新加坡管理大學和卡斯商學院聯合頒發的碩士文憑；
（2）SMU Track 在新加坡管理大學完成全部12個月課程。
