金融精算课题：机遇与风险的“运算法则”——基于概率统计模型的资产价格分析与风险管理研究

金融精算课题：机遇与风险的“运算法则”——基于概率统计模型的资产价格分析与风险管理研究

开始日期: 2026-02-14

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对金融学、精算学、量化金融、金融科技、应用数学、统计学、人工智能等专业感兴趣的高中生和大学生。

学生应对概率与统计有初步了解，如理解期望值，方差，二项式分布，正态分布。（先修课）

学生应至少掌握一种编程语言（如R, Python）以在案例分析中作简单编程。（先修课）

高中生应对上述两点作自我评估而酌情报名

Instructor Introduction导师介绍

P老师

南洋理工大学终身教授

南洋理工大学  QS综排亚洲Top3

P老师 终身教授 博士生导师
香港中文大学 博士

南洋理工大学 金融科技硕士项目 负责人

多个SCI期刊同行评审专家

研究方向：量化金融、精算学、金融科技、应用数学与统计学、大数据、人工智能

P教授已在金融/精算数学、大数据分析和金融领域人工智能领域顶级期刊发表30余篇论文，并参与编纂多本著作。导师曾获得教育部、国家研究基金会、质量教育计划、数据科学与人工智能研究计划和南洋理工大学的多项杰出资助。导师的博士论文曾获得（全球最佳量化金融博士论文奖）和（香港中文大学理学院最佳博士论文奖）。

Program Background项目背景

蒙地卡罗模拟法（Monte-Carlo Simulation）在量化金融（Quantitative Finance）领域已有广泛的应用，如风险管理、资产定价和衍生品定价等方面，然而，生成式人工智能（Generative AI）的崛起为模拟法应用提供了新的思路。

Program Description项目介绍

本课程将先了解并探讨模拟法在量化金融里所扮演的角色、基本原理和技术，包括如何应用它来定价结构性产品，利用真实的产品以及简单模型刻划出此应用场景，最后探讨生成式AI在金融中的创新应用，特别是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）在生成金融数据及优化投资组合中的潜力。课程目标是帮助学生掌握现代量化金融的前沿工具，并为未来的金融科技创新奠定基础。

Syllabus项目大纲

1. 课程概述：蒙地卡罗模拟法介绍、量化金融问题介绍

2. 金融资产价格建模：从离散到连续时间、利用真实数据以估计模型中的参数

3. 期权介绍：套利概念介绍、风险中性定价原理介绍、期权定价

4. 风险管理：利用蒙地卡罗模拟法对产品进行定价、了解如何利用期权进行风险管理

5. 生成式AI：生成式AI介绍、如何利用生成式AI进行金融资产价格模拟

6. 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩；导师点评与指导

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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