高中生科研项目介绍｜数学建模在量化投资领域的应用

本项目聚焦于将数学建模方法深度融入量化投资领域，旨在通过构建精确的数学模型，对金融市场数据进行系统性分析与挖掘，从而为投资决策提供科学依据。

研究内容涵盖金融时间序列分析、风险评估模型构建、资产配置优化模型设计等多个方面。

通过运用概率论、统计学、运筹学等数学工具，结合计算机编程技术，实现对金融市场规律的量化描述，帮助投资者识别潜在投资机会，有效管理投资风险，提升投资组合的收益表现。

项目致力于探索前沿数学方法在量化投资中的创新应用，推动量化投资策略的优化与发展。

01基本信息

# 开课时间 #

2025年7月13日-2025年7月18日（6天）

# 项目地点 #

北京-线下实验室

# 适合人群 #

对数学建模、金融、统计学、经济学，计算机科学

等专业感兴趣的高中生、低年级本科生

本期课程上限10人

📷 课堂实拍

留学申请02

数学建模在量化投资领域的应用愈发重要，相关专业人才需求持续增长。对于希望在该领域深入学习与研究的学生而言，选择合适的留学专业和院校是进一步提升专业能力、拓宽国际视野的关键。适合未来计划申请以下高校及方向的同学：

• 美国：哈佛大学数学（Mathematics ）、经济学（ Economics）方向等；斯坦福大学统计学（Statistics）方向等;纽约大学金融数学（Financial Mathematics)方向等；麻省理工学院数学（Mathematics ）、经济学（ Economics）方向等；

• 德国、英国等欧洲国家：苏黎世联邦理工学院金融数学（Mathematical Finance）方向等；帝国理工学院商业分析（Business Analytics）方向等；牛津大学量化金融（Quantitative Finance）方向等；剑桥大学数学（Mathematics ）方向等；华威大学金融数学（Financial Mathematics）方向等；
• 香港、新加坡等：香港大学新加坡商业分析（Business Analytic）方向等；香港科技大学统计学（Statistics）方向等、新加坡国立大学计量金融（Quantitative Finance）、统计学（Statistics）、应用数学（Applied Mathematics）方向等。

03导师介绍

Prof. WL

• 本科毕业于清华大学经济管理学院
• 硕博就读于美国马里兰大学经济学专业
• 研究方向为国际金融，宏观经济学，应用计量，跨国企业创新
• 曾就职于美国世界银行担任研究顾问
• 在国内外顶级期刊上发表多篇研究论文
• 授课经验丰富，沟通能力强，认真负责，反馈及时
• 学员表现优异可获RA经历

INTRODUCTION

·04 项目介绍·

1项目目标

通过线下实验室实操帮助学生：

• 学习掌握科研技能与方法
• 实践学习对金融市场的交易和策略进行数学建模
• 了解数值计算方法，机器学习与人工智能在资产管理领域的应用
• 结项答辩（结项后项目群保留）
• 提供后续升学申请、科研学习答疑服务

2打好理论基础

本项目采用理论与实践相结合的教学模式，通过深入浅出的讲解与丰富的实际案例分析，帮助学生快速掌握数学建模在量化投资领域的核心知识与应用技能。

理论学习模块包括：

（1）资产管理行业初步介绍：从行业认知资产管理行业初步介绍，帮学生建立对行业底层逻辑与发展趋势的认知。

（2）数学基础知识：包括随机变量，投资回报与风险度量等。讲解随机变量的应用，以及投资回报计算方法和风险度量指标（如方差、标准差），为量化分析打基础。

（3）投资组合理论介绍：通过分散投资优化组合配置、平衡收益与风险的原理。

（4）风险管理建模相关背景知识理论：概述市场风险、信用风险等类别，介绍 VaR（风险价值）等常用风险度量模型及其应用场景。

通过这些理论课程的学习，学生经过数学、金融、建模算法三类理论学习，为量化投资模型构建与策略制定提供基础，助力学生形成完整的知识体系，为实践操作筑牢根基，为今后的学术科研探索或国际化升学背景提升打下坚实基础。

3、提升实验操作技能

学生将在专业导师的全程指导下，系统开展金融工程与量化投资领域的核心实验研究。具体内容包括：

（1）组合优化建模：基于马科维茨均值-方差模型，构建风险收益平衡的投资组合，并利用Python或MATLAB进行数值求解与回测验证。

（2）探索机器学习在风险管理中的运用：应用随机森林、支持向量机等算法预测市场波动性，评估信用风险，并优化VaR（风险价值）模型。

（3）债券与股票的交易，建模：通过Black-Scholes模型、利率期限结构模型分析定价差异，模拟套利策略，并设计高频交易算法。

（4）交易策略介绍，建模：研究动量策略、均值回归策略的数学逻辑，结合夏普比率与最大回撤指标进行策略绩效评估。

（5）实际应用：通过课程学习，利用数学模型设计一款投资产品。

通过真实市场数据与仿真交易平台的实战演练，深度体验量化金融从理论到落地的全流程。专业实验环境与导师指导，助力学生高效掌握技能，积累前沿科研经验。

4全面提升能力

本项目不仅帮助学生掌握金融市场的关键环节，更通过多维训练提升系统性科研素养，为未来深造与职业发展奠定基础：

（1）科研技能提升：掌握金融市场的交易和策略，了解数值计算方法；

（2）跨学科融合能力培养：在金融学、机器学习与人工智能等多个学科交汇处提升解决复杂问题的能力，增强创新型思维；

（3）升学与竞赛背景强化：项目成果可用于科研训练证明、作品集展示、竞赛参赛基础，导师亦提供科研背景提升建议与升学路径规划，助力学生直通海内外名校工程与机器人科研项目。

05学员反馈

仝同学

我非常高兴能够参加这次的课程，这段经历让我对资产管理和金融市场有了更加全面和深入的理解。

课程内容非常丰富，从资产管理行业的基本概念到具体的交易策略，每一讲都让我受益匪浅。

通过学习随机变量、投资回报与风险度量等数学基础知识，我掌握了如何进行投资组合的优化建模。在学习风险管理时，了解了机器学习在其中的应用，感受到了现代技术对金融行业的深刻影响。

这是我第一次系统地接触资产管理相关的知识，这里的学习氛围和导师的严谨态度深深感染了我。

在整个课程中，导师不仅耐心讲解，还结合实际案例，使得理论知识更容易理解。

同学们也非常积极，大家经常一起讨论问题，分享学习经验。

这次课程不仅让我在学术上有所收获，也为我未来的职业发展提供了宝贵的指导。

项目收获06

项目证书

学员均可获得高含金量的中、英文结项证书，由中科创客、学研派联合颁发中、英文结项证书。

独特的研究经历/项目经历，丰富简历，提升竞争力，助力申请、面试。

导师推荐信

按照要求完成项目且表现优秀的学员将能够获得导师的个性化推荐信，可配合网申。

此外，教授可指导留学、读研等选校、选专业建议，助力DIY留学等，节省大笔中介费用。

科研助力升学！

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为什么选择我们？

学研派：为高中生、大学生及渴望参加高质量科研项目保研、出国的人群提供高质量科研项目的机构，拥有超500位国内顶尖学者坐镇，主流学科全覆盖，主力学员升学。

机构：整合国内顶尖科研院所、985和211高校的科研资源，利用重点实验室平台和优质师资力量，围绕名学科领域前沿热点开展系列线下科研项目。

青稞LABS系列课程：针对学生痛点进行培养，帮助学生打破科研壁垒，锻炼科研思维，激发科研兴趣，沉浸式感受科研氛围，助力专业学习和个人成长。

01真平台、真师资

项目导师就职于国家级科研院所、985高校的教授、研究员，为研究领域内实力突出的科研翘楚，足以媲美美国排名前30名大学的教授。所有导师信息和官方介绍网上可查。

02真科研

线下科研，严谨规范的科研实训，按照“文献研读-造题确定-设计模型-数据处理-结论产出-论文写作”的科研流程，让学员全流程学习科研方法。

03多专业

项目与导师研究方向涵盖多类理工科研究方向，部分涉及经济金融应用。专业关键词包括：人工智能、生物医学、环境科学、计算机科学、数学、心理学、材料科学、生物信息学、金融学、机电工程学………

04多产出

1、高品质论文及研究计划书，可发表高质量期刊；

2、个性化网申推荐信；

3、科研结项证书，丰富简历；

4、优秀学员可获得RA机会；

5、教授指导留学选校，助力DIY留学；

6、教授指导套瓷、留学及保研考研面试技巧。