H-1B抽籤季即將到來！除了科技公司以外，金融公司同樣對留學生身份友好！
根據美國知名新聞網站Business Insider統計，2024財年，金融公司共提交12000份H-1B申請，造福無數海外學子！
如果你今年畢業，需要一個H-1B抽籤機會！或者本碩即將畢業，想提前鎖定H-1B友好公司……
摩根大通、高盛、摩根斯坦利等公司都是H-1B抽籤大戶！並且正在熱招金融相關實習/全職崗位，最早的2月28日就截止申請！趕緊投遞簡歷，為自己的H-1B抽籤贏得一份保障！
截圖來自各公司官網，版權歸其所有
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解決簡歷沒回音、無面試的窘局？
【華爾街金融工程重度就業課程】
美西時間 4月4日 7PM
第一節課正式開啟！
知識點滿滿，含金量極高，公開試聽！
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本期課程重磅亮點
360°全方位提升：直擊金工求職要點
從量化崗位必備的演算法程式設計、機器學習、機率統計、專案經驗等全方位提升學生的求職綜合能力，從金融業界實踐應用的角度幫助同學拿到量化崗位的offer。
頂級師資，清北團隊真人授課
課程團隊均為本科清華大學、北京大學，美國頂尖大學博士、研究生學位背景，授課老師先後任職高盛、頂級對沖基金等全球頂級公司，深諳一線金融公司面試重點，幫助學生達到最佳學習和求職效果。
4+實踐課程與實戰專案，全面提升簡歷
頂級華爾街名師將手把手帶領學生實現4+金融實戰級別的前沿專案，高效提高金融建模能力，快速積累行業知識。
專案1. 方差互換合約的複製定價
本實踐課程將帶您深入研究常見的金融場外衍生品，您將學習並實戰應用方差互換合約的性質，交易屬性等，利用普通場內期權透過複製的方式計算正確的價格，實現量化金融崗位的綜合實戰。
專案2. 投資組合的構建與最佳化
本實踐課程中，您將透過實際工作中投資組合最佳化最常應用的辦法（均值方差法，Black-Litterman模型等），使用實際的歷史價格，以及對未來資產回報的預期，合理估計資產間的協方差，並給出在限定條件下的最優資產組合策略。
專案3. 時間序列模型預測NYSE股票價格
本專案中，您將通過歷史股票價格資料，建立時間序列模型來預測未來股票價格的趨勢和波動。您將學習如何使用ARIMA (自迴歸移動平均) 模型等常用模型進行預測，並使用 Pandas 庫處理資料，以及 Matplotli 庫來視覺化資料，以瞭解股票價格的趨勢和波動。
專案4. Lending Club風險預測專案
本專案透過Lending Club的貸款資料，用機器學習的方法，構建貸款違約預測模型，幫助您接觸金融界的真實資料，結合目前金融界最流行的風險預測模型，帶領您親自動手解決貸款預測的實際問題。
更多亮點
1. 50%理論課 + 50%實戰課
依託來Offer超強演算法與程式設計的教學經驗，幫助您快速建立演算法和程式設計知識體系，自信應對面試，成為能解決實際問題的量化金分析師!
2. 獨家LaiTalent平臺，強大內推資源
來Offer獨家內推系統LaiTalent整合老師和千餘名校友的人脈資源，為同學求職提供強有力的內推支援。學員可使用專屬內推平臺 LaiTalent，獲得優質資源。
3. 獨家LMS學習系統，高效答疑平臺
常見問題答疑
Q
金工課程由哪些老師主講？
Ian老師
全球頂級金融公司投資組合經理
Ian老師，Cornell ECE博士。目前在全球頂級多策略對沖基金擔任Quantitative Portfolio Manager。
Sena老師
全球頂級金融公司量化研究員
Sena老師，北大本科，全球Top MFE碩士。曾就職於高盛，目前在全球頂級多策略對沖基金擔任Quantitative Researcher。
Nathan老師
知名能源公司資料科學總監、面試官
Nathan老師，美國知名能源公司資料科學總監，有近20年資料分析、商業分析的業界經驗，領導過多個能源、金融、IT領域大型專案。
Q
什麼背景的同學適合參加課程？
針對希望成為量化金融分析師、量化金融研究員的同學, 我們將系統搭建金融工程知識體系，並從該類崗位的特性出發，對於面試中考察程式設計和演算法進行重點提升。
手把手帶領學生結合金融業界案例，進行策略分析和專案實戰，提高同學的金融建模能力，提升專案經驗。
Q
上課頻率和課程時長？
第 1 階段
機器學習理論+Python程式設計基礎
您將學習Python語法、基本的線性資料結構和搜尋演算法、以及工業界主流的傳統機器學習模型，夯實金融程式設計基礎。
上課頻率：
1個月左右，每週5節課，每節課約2-3小時
第 2 階段
機率與統計知識 & Python程式設計進階
您將進一步學習Python、資料結構和演算法知識，鍛鍊Coding能力，並學習量化崗位必備的數理統計、機率等相關的重要知識點。
上課頻率:
約1.5個月，每週5節課，每節課2-3小時
第 3 階段
OA經典案例分析與簡歷輔導
本階段，您將學習經典Online Assessment破題思路，並獲得深入準備和提升簡歷。
上課頻率:
約1周, 每週4節課，每節課2-3小時
第 4 階段
金融工程與量化專案實戰
本階段，您將完成4+工業級別量化金融專案，加強金融建模能力，提高策略分析和專案實戰能力，提升專案經驗和背景。
上課頻率:
約1個月，每週4節課，每節課1-2小時
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