一、課程特色

  分層模塊化設計
  基礎模塊：覆蓋CFA一級核心知識點，通過零售業財報分析案例解析會計科目邏輯，結合Python實現數據清洗與可視化呈現；
  進階模塊：嵌入二級實務案例（如企業并購估值、另類投資策略），模擬對沖基金組合優化任務；
  實戰模塊：聯動中信證券、華為昇騰平臺資源，學員需完成量化交易模型開發與壓力測試全流程。
  動態化內容迭代
  每季度更新考綱變動解析（如2025年一級定量方法科目計算題占比提升），同步新增“綠色金融合規”“生成式AI在投資分析中的應用”等前沿專題；
  集成國家級科研項目成果（如智能風控模型開發），強化知識體系與行業趨勢的銜接。
  智能學習支持系統
  學情追蹤工具：實時定位薄弱環節，推送個性化題庫（如衍生品定價高頻錯題解析）；
  云端開發環境：提供GitHub代碼庫管理量化模型版本，支持Jupyter Lab與Tableau聯動分析。
  產學研資源聯動
  企業級項目庫：
  學員可調用Wind金融終端真實數據，完成證券高頻交易回測任務；參與京東金融科技實驗室項目，設計供應鏈金融風險評估模型。
  工具鏈深度適配：
  基于TensorFlow搭建量化策略開發平臺，結合OpenCV實現金融圖表智能識別與數據提取。

  二、多維課程體系

  雙證融合培養
  針對CFA&FRM雙證需求，課程設計覆蓋風險管理與投資分析雙重視角：
  FRM模塊：聚焦巴塞爾協議框架下的市場風險建模（如VaR計算）、信用風險壓力測試；
  CFA模塊：強化資產配置、行為金融學與IPS（投資政策聲明）撰寫能力。
  實務技能延伸
  Python金融實戰：通過爬蟲技術抓取宏觀經濟數據，搭建多因子選股模型；
  職場軟技能工坊：設計投行研究報告排版、路演答辯邏輯訓練等專題。

  三、機構特色資源

  校企合作生態：與清華大學五道口金融學院、中科院金融科技研究中心聯合開發課程，融入智能投顧、數字資產估值等課題成果；
  本地化實訓節點：北京設立中關村、國貿兩大實訓基地，學員可參與量化私募基金開放日與行業峰會。

  四、師資團隊亮點

  學術與產業雙背景導師：
  李峰導師（前高盛量化分析師）：主導《衍生品定價與套利策略[( replace=10001)》模塊，擅長通過期權波動率案例解析Black-Scholes模型優化邏輯；
  陳穎導師（FRM持證人）：講授《巴塞爾協議與風控實務[( replace=10002)》，曾設計某城商行流動性壓力測試框架，擅長蒙特卡洛模擬實戰教學。
  教學邏輯聚焦轉化：
  采用“需求拆解—模型選型—效能驗證”三步法，例如在《企業估值實戰》模塊中，學員需基于某新能源車企財報完成DCF模型搭建，并通過模擬投委會答辯驗證可行性。