招生状态：招生中
课时安排：7周在线小组科研+5周不限时论文辅导
适合专业
对数据科学、统计学、数据建模、金融数学、金融科技等专业方向感兴趣的学生。学生需要具备概率论与数理统计基础及Python编程能力。
项目收获
1. 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导 共125课时
2. 项目报告
3. 优秀学员获主导师Reference Letter
4. EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全投递与发表指导（可用于申请）
5. 结业证书
6. 成绩单
项目介绍
本项目将重点解释蒙特卡洛技术的理论基础与Python中的技术实操。
项目中，导师将首先回顾大数强定律，并提供了蒙特卡罗技术解决其他复杂问题的例子。然后教授将介绍模拟遵循给定分布的数据的方法。随后教授将带领学生讨论中心极限定理，并介绍各种减小方差的统计学技术。
教授将以期权定价为核心例子，学生也可以自选感兴趣的课题，并应用随机过程或蒙特卡洛方法给出最优化方案及预测，在项目结束时，提交基于Latex的项目报告，进行成果展示。
项目大纲
蒙特卡洛方法
随机变量的模拟技术
中心极限定理及对偶变量
控制变异法
学术研讨1：教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性，帮助学生明晰后续科研思路
学术研讨2：学生将在本周课前完成程序设计原型（prototype）及伪代码（Pseudocode），教授将根据各组进度进行个性化指导，确保学生优质的终期课题产出
项目成果展示
导师介绍
JohannesLSE终身正教授&数学系副主任
Johannes教授的研究主要集中在随机分析及其在数学金融中的应用领域。在数学金融领域，他发表了随机投资组合理论、汇率期权和存在套利的金融市场模型。在随机分析中，他主要关注局部鞅的一致可积性和一维扩散。
教授亦研究经济学习模型、随机近似，以及利用间接观察到的网络数据估计社会结构。在加入伦敦政治经济学院数学系之前，他是牛津人定量金融研究所的高级研究员和伦敦大学学院的高级讲师。
