申请目标专业为金融工程、商业分析、金融、经济、商科等方向的学生。

大数据时代，商业银行应当建立健全与转型发展进程相适应的全面风险管理体系，有效运用各类风险管理工具，确保有效识别、计量、监测和控制各类传统风险和新型风险，其中，核心环节是大数据应用，通过大数据应用能够解决金融领域中的信息不对称问题，从而给全面风险管理带来天翻地覆的变化。 大数据的本质就是大量的噪音,将概率统计的方法运用于金融投资中,就是从海量数据中找出微弱信号,也就是从大量噪音中找到真正的信号,这是人工智能的优势所在。可以借助现代统计学和数学的方法,利用计算技术从庞大的历史数据中选出能带来超额收益的多种“大概率”事件,以此为依据制定投资策略,进而用数量模型验证及固化这些规律和策略。

一、项目大纲

S1: 课题背景材料及基础理论知识

S2: 实验方法及分析相关软件

S3: 论文文章撰写及申请课程

S4: 课题实操、英文论文撰写

二、项目费用

1、研究项目费用(包含导师理论培训费用、课题指导费用和论文写作指导费用);

2、课程研究材料、课程文献材料;

3、在课程结束后确保学生获得推荐信和完成论文申请;

费用不包括：论文发表的版面费。

三、适合人群

申请目标专业为金融工程、商业分析、金融、经济、商科等方向的学生。

想要学习风险管理与数据经济的专业方法，并提升科研实验能力的学生。

想要丰富自己的商业分析、金融、经济、商科科研专业背景，深入发展自己兴趣点的学生。

四、项目亮点

1、国际级平台：

中国科学院计算技术研究所(简称计算所)创建于1956年，是中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的学术机构。计算所研制成功了我国第一台通用数字电子计算机，并形成了我国高性能计算机的研发基地，我国首枚通用CPU芯片也诞生在这里。六十多年来，计算所在科学研究和科技成果等方面取得了显著成就。截至2017年底，计算所获得国家、院、市、部级科技奖励227项，其中，国家级科技奖励50项(含非第一完成单位13项)，院、市、部级科技奖励177项(含非第一完成单位15项)。

2、成果导向的专业课题：

本次活动学生会在专家带领下，深入风险管理与数据经济及在不同领域的应用研究。运用数据分析及风险管理预测相关技术(Csv-Reader, Min-Max, Decision Tree, Confusion Matrix等等)，学会用数据分析来解决实际问题，建立模型，处理与分析实验数据，并撰写EI会议论文，并进行论文发表。

3、专家推荐信：

通过一对一教学的形式，学生进行训练集处理、数据记录、论文撰写等等方面系统性的解决问题。顺利通过的同学，将获得副研究员的个人推荐信。

3-6个月全程指导

1、个人推荐信

2、完整的科研经历，有效提升软性背景和申请竞争力