2024年8月9日，第十一届NSD-Baruch MFE暑期夏令营项目第五天课程如约进行。

在Giulio Trigila老师简要介绍了今天的日程后，首先进入到MFE项目校友Zhaoyue Wei先生的分享环节。

Zhaoyue Wei先生的讲座以Introduction to Algorithm Trading Business and Market Microstructure为主题。他首先介绍了自己的学业和职业背景，其中提及了柏鲁克学院MFE项目近些年的发展，让同学们印象深刻。学长的介绍分为量化投资组合、市场微观结构和逐渐上升的关注度三部分。学长从如何构造一个量化投资组合讲起，从mathematical、mechanical和material三方面介绍了trade research和alpha research的区别，介绍了对冲基金的类型和业务。接着，学长详细讲解了非弹性市场假说，假说讨论了什么决定资产价格、为什么股票市场展现出如此大的波动性以及我们为什么关心这个假说。最后，学长介绍了中国量化市场震荡、Gamestop妖股风云等案例，强调了市场宏观研究重要性与日俱增。学长带来的一手资料让所有同学受益匪浅。在最后的Q&A环节，各位同学也对自己关心的问题积极提问，学长对所有问题一一做出了细致的解答。

下一部分是由JP Morgan的Yuri Blyakhman先生带来的讲座。与Zhaoyue Wei学长一样，Yuri Blyakhman先生也是一位深耕业界的经验人士。

Yuri先生的讲座以Derivative Quants vs. Data Engineers: Is the Quant Era Coming to an End?为主题。Yuri首先介绍了支持做市业务的量化交易员职责，包括资产定价、风险分析、制定对冲策略等，并举了应用默顿跳跃扩散模型来分析即期外汇动态、债务交换认股权证、为客户和监管机构提供估值服务的三个例子，具体展现了量化交易员的工作内容。接着，Yuri强调了金融工程和数据分析需要相互补充，结合在一起能够提供更精准的产品定价和风险管理，并在定价利率互换产品的语境下具体介绍了金融工程和数据分析的结合过程。最后，Yuri介绍了量化分析师在编程和技术环境中的角色演变，强调了如今量化建模师、量化开发者、数据工程师、技术核心系统架构师、甚至前台交易员和项目经理之间的界限已经模糊甚至消失。在最后的Q&A环节，各位同学积极提问，Yuri先生也一一做出了细致的解答。

接下来的环节由Giulio Trigila老师继续主讲Machine Learning for Finance课程。在这节课的前半部分，老师向我们展示了一个用于预测某些股票的代码示例，即XGBoost模型，从模型的主要思想、迭代模式、需要最小化的目标函数、特征权重、缺失值处理、模型评估以及其他一些需要注意的细节入手，为同学们详细剖析代码如何对应模型的实现。

接着，老师结合近期的市场动态与模型表现，与同学们讨论了市场震荡下模型预测性及其背后的决定因素。同学们沉浸其中，积极与老师互动，晚间的课堂也充满了十足的活力。

接下来，由来自RBC Desk Quant team的Vasily Strela、Kevin和Lirong Hou为同学们带来分享。Vasily先生首先介绍了RBC的企业规模、业务范围及公司文化，并详细介绍了资本市场部的主要业务分类。接着，由Lirong女士详细介绍了量化分析主要聚焦的四个领域：定价和风险模型、交易工具开发、交易分析及交易过程自动化。最后，Kevin先生介绍了AI/ML在资本市场领域的应用，包括流动市场中的实时价格发现、复杂衍生品的快速定价、处理情绪信号等，以及量化分析工具及框架，并指引了同学们日后如何进行更进一步的学习。

今天议程的第五部分，同学们回到了Machine Learning for Finance的课堂。Giulio Trigila老师继续为同学们讲解generative model的相关内容。

为期五天的正式课程已于今天结束，过去的五天同学们收获满满。大家深度学习了丰富的理论知识，充分吸收了业界专家的行业实践经验，对金融工程这一领域有了更大的兴趣和更进一步的了解。感谢老师们的辛苦付出，感谢同学们的积极参与，祝愿老师们工作顺利，祝愿同学们前程似锦！