1.智能投顧的概原理;

 ·為什么說智能投顧是以后投資者的趨勢

 ·美國式智能投顧在中國遇到的挑戰(zhàn)和解決方案

2.市場上智能投顧常見原理詳解;

 ·現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論

 ·馬克維茨資產(chǎn)配置模型詳解

 ·均值方差優(yōu)化資產(chǎn)配置模型詳解

3.資產(chǎn)配置模型解析

 ·高盛Black-Litterman資產(chǎn)配置模型詳解

 ·Treynor-Black模型詳解

 ·收益歸因和風(fēng)險歸因分析

4.深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)。

1.簡析人工智能在金融研究和投資各個領(lǐng)域的應(yīng)用。

2.回顧常見傳統(tǒng)機(jī)器算法。

3.風(fēng)險平價資產(chǎn)配置模型詳解。

4.多因子模型詳解，以及介紹基于多因子模型的資產(chǎn)配置模型。

5.Tensorflow的來歷、安裝、使用簡介。

6.深度學(xué)習(xí)模型在金融投資領(lǐng)域的潛在應(yīng)用介紹。

7.量化投資中的自適應(yīng)建模和優(yōu)化方法(Adaptive Modeling and Optimization)。

8.使用自動化的文本挖掘算法進(jìn)行信用風(fēng)險評估，信用風(fēng)險評估和決策中的人工智能算法

9. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在金融研究和投資領(lǐng)域的應(yīng)用

·案例：文本挖掘上市公司季報

·案例：衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)控石油儲量

10.金融知識圖譜構(gòu)建原理解析，深入剖析市場上常見的金融搜索原理、構(gòu)建方法及不足。

1. 公募基金智能投顧系統(tǒng)架構(gòu)剖析；

2. 通過真實案例分析講解數(shù)據(jù)獲取和清洗，底層標(biāo)的評價（經(jīng)典模型（TM模型等）和新思路）；

3. 通過真實案例分析講解大類資產(chǎn)配置；

·協(xié)方差矩陣建模

·魯棒性調(diào)整

·市場狀況的預(yù)期方法，選基思路、以及評判標(biāo)準(zhǔn)

4. 通過真實案例分析講解組合優(yōu)化算法，跨資產(chǎn)大類智能投顧，公募+理財+非標(biāo)+私募等。

5.通過真實案例分析講解市場監(jiān)控、組合監(jiān)控、智能調(diào)倉和費(fèi)用估算、系統(tǒng)部署及外部環(huán)境對接、系統(tǒng)測試。