教師工作坊-智能選股與投資策略

活動名稱

教師工作坊-智能選股與投資策略

活動日期

2020-10-07 ~ 2020-10-07

活動地點

行政大樓520室

參與對象

教師

人數限制

27

相關連結

無

活動目標

近期金融科技(FinTech)的興盛，帶動全球金融機構積極發展可以服務普羅大眾的機器人理財(Robo Advisor)平台。相較於傳統高額資產限制的財富管理業務，機器人理財提供24小時全時服務、以及費用低廉的特性，勢必在未來將主導並取代傳統的財富管理業務。整合大數據(Big Data)以及人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的機器人理財演算法，在未來的投資績效上也必定會有令人期待的耀眼表現。 本課程首先將由講座教師介紹基礎的資產數據處理與分析，進而教導資產預測模型之建構以及 Markowitz 最佳化投資組合演算法，最後說明人工智慧與機器人理財演算法之整合。本課程將教導學員能夠以 Python 程式自建基礎的機器人理財演算法，以滿足資產配置以及財富管理相關工作業務之所需，或是滿足自建投資模型以獲取超越標竿報酬績效之目標。此外，本課程也會介紹財富管理的主題與重要性，以及為何要透過資訊系統實現財富管理流程同時推展金融商品銷售。課程中將以理財案例透過系統操作，結合不同派別的行銷方法，幫助理財服務人員，轉型為理財機器人，克服金融科技時代帶來的銷售困境。

成果目標

【活動執行說明】
1.本課程第一位授課教授具備深厚之財務工程、人工智慧、大數據、程式開發實務經驗，目前已經承接超過二十多件的國科會、科技部、教育部、金融產學計畫案。授課教授同時也擔任金管會保險局、投信投顧公會、證券櫃檯買賣中心等重要金融監管機構之審查委員，對於金融實務熟捻。授課教授目前已經發表列入國內外知名的(SSCI、SCI、TSSCI)金融、管理、經濟、運輸專業學術期刊文章超過十數篇，學術理論基礎完備。課程採電腦實機操作教學，以模組化的課程設計，藉由 Python 程式說明理論模型與應用，上課的學員能夠充分吸收與學習新知。授課教授將酌予提供教學案例的原始程式碼，可提升學員的學習效果。編程工作環境為 Microsoft Windows作業系統，在 Anaconda 之 Spyder 執行 Python 程式之運算工作。
2.本課程第二位授課教授研究領域包括量化投資、程式交易、財富管理與金融科技。現為高雄科技大學金融資訊系所教授，致力於推廣金融資訊，期望「以資訊科技實現財金領理論模型的實務價值」，著有金融資訊領域專書十冊，並發表相關研究。曾在台灣期交所、台灣證交所、金融研訓院、證期會等演講過，擁有豐富的實務界演講經驗，並且著有「程式交易方法技術與應用」、「金融科技時代的財富管 理」、「金融科技能力學習與應用」等書，不論在學術界還是實務界都佔有一席之地，更創建了「金融科技與程式交易論壇」，獲聘為金融研訓院菁英講座！授課教授將酌從「應用領域觀點」帶領學員學習「金融科技」(FinTech)，並分享「金融科技」相關課程的教學工作，幫助學生建立金融科技「執行能力」，不僅讓學生知道金融科技「是甚麼?有何影響?」，更能知道「如何做?」；如此才能在金融科技價值鏈中找到定位，而不至於被淘汰。

【目標達成成效】
參與的校內外老師都肯定這次辦理的研習活動，並啟發老師們將所學融入教學，此外， 大家都有成立群組，未來有相關金融科技競賽和研習活動會互相交流和分享。

活動照片

活動影片

無