64折
商業活動首重銷售預測，因為之後的研發、生產都是基於銷售估計來安排的，因此，使用 Python 進行商業預測是職場上的重要技能，而能用於量化交易，進行價格預測與交易獲利則是最進階的技能，所有商業活動都能學習這些AI技術，做好商業預測。
在交易預測技術的蓬勃發展下，財務工程已經是市場上炙手可熱的領域，許多商學院、工程學院背景的專業人士及學生急欲獲得財金+工程的雙棲技能。
放眼國外，美國柏克萊加大、普林斯頓、史丹福大學、英國牛津大學、加拿大多倫多大學等名校都有開設財務工程課程；回首臺灣，臺灣大學、清華大學、政治大學、中山大學等校，亦紛紛開設財務工程科系或組別，跟上財務金融及財務工程領域在業界的蓬勃發展，培養全球亟需的財金人才，成為各大金融投資銀行Quant計量團隊、風險控管部門、數據分析師、衍生性金融開發團隊、基金管理公司需要的人才！
授課講師：Kadin Chung
課程時數：4小時
課程中，我們將透過詳細的金融背景知識介紹、實務交易策略的說明、QuantLib套件與選擇權價格與風險計算的使用範例，使用Python進行金融計算與繪圖、存取網路資料來源、並進行趨勢策略、統計套利策略與模擬金融價格。
課程著重於下列教學：
授課講師：Kadin Chung
課程時數：2小時13分鐘
課程將清楚說明機器學習的原理，再使用Python機器學習套件Scikit-Learn，進行金融交易策略的開發。包含羅吉斯迴歸、鑑別分析、支持向量機、決策樹、決策森林等機器學習方法，應用於趨勢策略與反轉策略的研發。
課程著重於下列教學：
授課講師：Kadin Chung
課程時數：4小時
在趨勢測略中要找出歷史價格資料的行為模式、預測價格漲跌的方向，洞察前、後期價格的變動關聯，來擴大我們交易策略的應用範疇；在反轉策略中，透過布林通道的建立，反覆操作獲利。透過兩個(以上)資產價格，建立穩定的反轉策略。
課程著重於下列教學：
授課講師：Kadin Chung & Max Chen
課程時數：大約4小時
深度神經網路已廣泛地應用在影像辨識、語音辨識、自然語言分析、文字探勘等領域。本課程將仔細介紹神經網路的基本原理，從自行建置一個簡單的單層神經網路談起，分析如何將其有效應用於金融交易，並深度探討神經網路實際應用。
課程著重於下列教學：
四門課程共計45小時，
完課可獲得80個以上的程式範例！
昀騰金融科技技術長、台灣金融研訓院 2022 菁英講座、證券暨期貨市場發展基金會講師、國立台灣大學財金所兼任教授級專家
證券暨投資分析人員合格(1996)
財務工程、AI交易策略研發、結構型商品設計與避險、系統開發、風險管理理論與實務、GPU 程式設計
國立台灣大學電機工程學系學士、國立中央大學財務管理學研究所博士
永豐銀行結構商品開發部副總經理、永豐金控風管處處長、中華開發金控風管處處長、凱基證券風管部主管、中信銀交易室研發科主管
Python、R、VBA、Java、C#、C++/C、CUDA、OpenCL、Assembly
四門課程共計45小時，
完課可獲得80個以上的程式範例！