大家推荐一下，哪些学校的导师有在做量化交易、股票预测的？
最近不少朋友在后台咨询关于量化交易和股票预测方向的导师，这确实是个很热门也很具挑战性的领域。能在这个方向有所建树的导师，通常都有扎实的数理基础，同时对金融市场有深刻理解，并且能将理论与实践相结合。下面我根据自己了解和一些圈内朋友的推荐，给大家梳理一下在这些领域比较活跃的学校和一些可能的研究方向，希望对正在择校择导的你有所帮助。
首先要明确一点： 量化交易和股票预测本身就是一个非常宽泛的领域，不同导师的研究侧重点会非常不一样。有的导师可能更偏向于模型方法论，比如开发新的机器学习算法、时间序列模型、或者强化学习策略；有的可能更侧重于金融经济学理论在量化交易中的应用，比如因子模型、套利定价理论的量化实现；还有的可能在数据处理和工程化方面有专长，比如如何高效地处理海量高频数据，或者构建实盘交易系统。所以，在看学校和导师的时候，一定要结合自己的兴趣和优势来选择。
以下是一些在量化交易和股票预测领域相对比较有积累和声誉的学校，以及一些可能的研究方向和值得关注的导师类型：
1. 清华大学
经济管理学院/金融学院（如果已成立）：
研究方向可能涉及： 机器学习在金融中的应用、高频交易策略、事件驱动策略、因子模型构建与回测、期权定价与交易、宏观经济因子对股票市场的影响等。
导师特点： 清华的经济金融类导师通常数学功底非常扎实，很多会有海外留学背景，对前沿的量化方法有较深的理解。在金融工程、金融统计方向的导师是重点关注对象。一些计算机系或统计系的导师也可能在机器学习、数据挖掘方向与金融领域交叉。
如何查找： 重点关注经济管理学院、金融学院（如果独立存在的话）的师资介绍，搜索关键词如“金融工程”、“金融统计”、“计量经济学”、“机器学习”、“大数据”、“量化投资”等。可以看看是否有老师在顶级的金融学、经济学或统计学期刊上有发表与量化交易、预测相关的论文。
计算机科学与技术系/人工智能研究院：
研究方向可能涉及： 深度学习在股票价格预测中的应用（如LSTM, Transformer等）、强化学习在交易策略中的应用、自然语言处理（NLP）在情绪分析、新闻事件挖掘方面的应用、图神经网络在关联交易中的应用等。
导师特点： 这类导师通常是AI和机器学习领域的专家，他们将这些先进的算法应用于金融市场。虽然他们不一定直接是“金融背景”，但他们的算法模型能力是量化交易非常需要的。
如何查找： 关注计算机系或人工智能研究院在机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理方向的教授。他们的项目描述中可能会提到“金融应用”、“智能投顾”、“交易策略优化”等。
2. 北京大学
光华管理学院/经济学院：
研究方向可能涉及： 金融计量、资产定价、市场微观结构、行为金融学、高频数据分析、量化风险管理、套利策略研究等。
导师特点： 北大光华和经济学院同样拥有国内顶尖的经济金融师资，很多导师在金融计量、资产定价领域有很深的造诣，他们的研究成果往往能直接转化为量化交易的思路和方法。
如何查找： 重点关注经济学院、光华管理学院的金融学、经济学、统计学等专业下的师资。搜索关键词与清华类似，例如“资产定价”、“金融计量”、“金融市场”、“量化分析”等。
数学科学学院：
研究方向可能涉及： 金融数学、随机过程、偏微分方程在金融定价中的应用、统计推断、机器学习统计基础等。
导师特点： 数学学院的导师提供的是最基础也是最核心的理论支持。如果你的目标是深入理解量化模型背后的数学原理，并有可能自己创造新的数学模型来解决金融问题，那么数学学院的导师会是很好的选择。
如何查找： 关注数学学院应用数学、概率统计等方向的导师。
3. 中国科学院大学 (国科大)
数学与系统科学研究院/经济与管理学院：
研究方向可能涉及： 金融工程、金融计量、时间序列分析、机器学习在金融中的应用、统计学习理论、复杂系统与金融市场等。
导师特点： 国科大在这方面也有很强的实力，尤其是在数学和统计方法论上。数学与系统科学研究院的很多研究团队在统计学、计算数学、系统工程等方面都有很强的实力，很容易与金融量化研究结合。
如何查找： 关注数学与系统科学研究院以及经济与管理学院的相关专业和导师介绍。
4. 上海交通大学
安泰经济与管理学院：
研究方向可能涉及： 资产定价、金融市场微观结构、金融计量、机器学习在金融领域的应用、行为金融量化研究、风险管理等。
导师特点： 交大安泰在金融工程和金融风险管理方面有不错的积累，一些导师的研究也与量化投资方法论紧密相关。
如何查找： 查看安泰经济与管理学院的金融学、金融工程等专业下的导师列表。
密歇根学院/人工智能学院（如果已成立）：
研究方向可能涉及： 强化学习交易、深度学习预测模型、金融数据挖掘等。
导师特点： 与清华、北大的计算机学院类似，关注的是算法和模型本身在金融场景下的应用。
5. 复旦大学
经济学院/管理学院：
研究方向可能涉及： 金融计量经济学、资产定价、市场微观结构、公司金融的量化研究、金融大数据分析等。
导师特点： 复旦的经济金融学科在国内也很有声望，有一些导师在实证金融和计量经济学领域有很强的研究能力，这些能力对于构建和验证量化模型至关重要。
如何查找： 关注经济学院、管理学院的金融学、经济学等专业下的导师。
6. 中国人民大学
汉青研究院/经济学院/商学院：
研究方向可能涉及： 金融工程、金融风险管理、资产定价、金融计量、量化投资策略、金融大数据应用等。
导师特点： 人大在经济、金融、统计领域都有很强的师资，汉青研究院在金融工程和量化研究方面尤为突出，是很多对量化交易感兴趣的学生会考虑的重点院校。
如何查找： 重点关注汉青研究院以及经济学院、商学院的金融学、数量经济学等专业。
7. 其他值得关注的学校和方向：
浙江大学： 经济学院、管理学院、计算机学院都可能有相关方向的导师。
南京大学： 商学院、数学系可能有一些交叉研究。
天津大学： 应用数学、金融工程方向的导师值得关注。
南开大学： 经济学院、金融学院（如果已成立）可能会有相关研究。
部分高校的统计学院/数学学院： 很多统计学和应用数学的导师，虽然研究课题不直接是“量化交易”，但他们做的统计推断、时间序列分析、机器学习统计理论、数据挖掘等研究，对于构建量化模型是必不可少的基础。比如，研究时间序列模型（ARIMA, GARCH等），状态空间模型，贝叶斯方法，因果推断等，都可以为股票预测提供方法论支持。
部分高校的计算机学院/软件学院： 专注于机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理等领域的导师，他们的研究成果可以直接应用于股票预测、交易策略优化、市场情绪分析等。
在选择导师时，除了学校声誉，更重要的是关注以下几点：
1. 导师的研究成果：
论文发表： 查看导师在国内外顶级金融、经济、统计、计算机（AI）会议和期刊上发表的论文。例如，金融学顶级期刊如 Journal of Finance, Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies；计量经济学如 Econometrica, Journal of Econometrics；统计学如 Journal of the American Statistical Association, Annals of Statistics；计算机/AI如 NeurIPS, ICML, KDD，以及金融科技相关的会议。
研究课题： 导师的研究方向描述里，是否有明确提到“量化交易”、“股票预测”、“资产定价”、“金融市场微观结构”、“高频交易”、“机器学习在金融中的应用”、“量化策略开发”等关键词。
项目经历： 有些导师会有与金融机构合作的项目，或者自己的研究成果有在实际中应用的案例。
2. 导师的学术风格和培养方式：
是否愿意指导实际应用： 有些导师更偏向理论研究，而有些则鼓励学生将理论应用于实践，甚至参与实际的交易策略开发或模拟。这取决于你想做的是纯理论研究还是更偏向工程和应用。
对数学和编程的要求： 量化研究对数学（微积分、线性代数、概率论、数理统计、随机过程）和编程（Python, R, C++）的要求都非常高。了解导师对这些基础能力的要求程度。
学生毕业去向： 了解导师往届毕业生的去向，如果大部分都去了顶级的量化基金、对冲基金、投资银行的量化部门，那么这个导师的研究方向和培养方式很可能与你的目标一致。
3. 研究团队的氛围和资源：
是否有其他同学在做类似研究： 如果实验室里有师兄师姐在做量化交易，你可以从他们那里了解具体的研究情况和导师的指导风格。
计算资源和数据获取： 量化研究通常需要强大的计算能力和高质量的市场数据，了解实验室是否能提供这些支持。
一些搜索和判断的建议：
利用学术搜索引擎： Google Scholar, Semantic Scholar, Web of Science, Scopus 等都是查找导师论文的好工具。
关注知名量化机构的背景： 很多国内外的知名量化交易公司，其核心研究人员或创始人，往往与高校的某些研究方向有着千丝万缕的联系，可以从侧面了解到哪些学校在培养这方面的人才。
直接联系导师： 在初步了解后，如果你对某位导师的研究方向非常感兴趣，可以尝试写邮件（礼貌且有条理地介绍自己和你的兴趣）联系导师，询问他/她是否在招收在量化交易或股票预测方向的学生，以及他/她的研究重点。
总而言之，量化交易和股票预测是一个跨学科、技术要求非常高的领域。选择导师时，一定要多做功课，结合自己的兴趣、能力和未来的职业规划，找到最适合自己的研究方向和导师。祝你找到心仪的导师！
首先要明确一点： 量化交易和股票预测本身就是一个非常宽泛的领域，不同导师的研究侧重点会非常不一样。有的导师可能更偏向于模型方法论，比如开发新的机器学习算法、时间序列模型、或者强化学习策略；有的可能更侧重于金融经济学理论在量化交易中的应用，比如因子模型、套利定价理论的量化实现；还有的可能在数据处理和工程化方面有专长，比如如何高效地处理海量高频数据，或者构建实盘交易系统。所以，在看学校和导师的时候，一定要结合自己的兴趣和优势来选择。
以下是一些在量化交易和股票预测领域相对比较有积累和声誉的学校，以及一些可能的研究方向和值得关注的导师类型：
1. 清华大学
经济管理学院/金融学院（如果已成立）：
研究方向可能涉及： 机器学习在金融中的应用、高频交易策略、事件驱动策略、因子模型构建与回测、期权定价与交易、宏观经济因子对股票市场的影响等。
导师特点： 清华的经济金融类导师通常数学功底非常扎实，很多会有海外留学背景，对前沿的量化方法有较深的理解。在金融工程、金融统计方向的导师是重点关注对象。一些计算机系或统计系的导师也可能在机器学习、数据挖掘方向与金融领域交叉。
如何查找： 重点关注经济管理学院、金融学院（如果独立存在的话）的师资介绍，搜索关键词如“金融工程”、“金融统计”、“计量经济学”、“机器学习”、“大数据”、“量化投资”等。可以看看是否有老师在顶级的金融学、经济学或统计学期刊上有发表与量化交易、预测相关的论文。
计算机科学与技术系/人工智能研究院：
研究方向可能涉及： 深度学习在股票价格预测中的应用（如LSTM, Transformer等）、强化学习在交易策略中的应用、自然语言处理（NLP）在情绪分析、新闻事件挖掘方面的应用、图神经网络在关联交易中的应用等。
导师特点： 这类导师通常是AI和机器学习领域的专家，他们将这些先进的算法应用于金融市场。虽然他们不一定直接是“金融背景”，但他们的算法模型能力是量化交易非常需要的。
如何查找： 关注计算机系或人工智能研究院在机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理方向的教授。他们的项目描述中可能会提到“金融应用”、“智能投顾”、“交易策略优化”等。
2. 北京大学
光华管理学院/经济学院：
研究方向可能涉及： 金融计量、资产定价、市场微观结构、行为金融学、高频数据分析、量化风险管理、套利策略研究等。
导师特点： 北大光华和经济学院同样拥有国内顶尖的经济金融师资，很多导师在金融计量、资产定价领域有很深的造诣，他们的研究成果往往能直接转化为量化交易的思路和方法。
如何查找： 重点关注经济学院、光华管理学院的金融学、经济学、统计学等专业下的师资。搜索关键词与清华类似，例如“资产定价”、“金融计量”、“金融市场”、“量化分析”等。
数学科学学院：
研究方向可能涉及： 金融数学、随机过程、偏微分方程在金融定价中的应用、统计推断、机器学习统计基础等。
导师特点： 数学学院的导师提供的是最基础也是最核心的理论支持。如果你的目标是深入理解量化模型背后的数学原理，并有可能自己创造新的数学模型来解决金融问题，那么数学学院的导师会是很好的选择。
如何查找： 关注数学学院应用数学、概率统计等方向的导师。
3. 中国科学院大学 (国科大)
数学与系统科学研究院/经济与管理学院：
研究方向可能涉及： 金融工程、金融计量、时间序列分析、机器学习在金融中的应用、统计学习理论、复杂系统与金融市场等。
导师特点： 国科大在这方面也有很强的实力，尤其是在数学和统计方法论上。数学与系统科学研究院的很多研究团队在统计学、计算数学、系统工程等方面都有很强的实力，很容易与金融量化研究结合。
如何查找： 关注数学与系统科学研究院以及经济与管理学院的相关专业和导师介绍。
4. 上海交通大学
安泰经济与管理学院：
研究方向可能涉及： 资产定价、金融市场微观结构、金融计量、机器学习在金融领域的应用、行为金融量化研究、风险管理等。
导师特点： 交大安泰在金融工程和金融风险管理方面有不错的积累，一些导师的研究也与量化投资方法论紧密相关。
如何查找： 查看安泰经济与管理学院的金融学、金融工程等专业下的导师列表。
密歇根学院/人工智能学院（如果已成立）：
研究方向可能涉及： 强化学习交易、深度学习预测模型、金融数据挖掘等。
导师特点： 与清华、北大的计算机学院类似，关注的是算法和模型本身在金融场景下的应用。
5. 复旦大学
经济学院/管理学院：
研究方向可能涉及： 金融计量经济学、资产定价、市场微观结构、公司金融的量化研究、金融大数据分析等。
导师特点： 复旦的经济金融学科在国内也很有声望，有一些导师在实证金融和计量经济学领域有很强的研究能力，这些能力对于构建和验证量化模型至关重要。
如何查找： 关注经济学院、管理学院的金融学、经济学等专业下的导师。
6. 中国人民大学
汉青研究院/经济学院/商学院：
研究方向可能涉及： 金融工程、金融风险管理、资产定价、金融计量、量化投资策略、金融大数据应用等。
导师特点： 人大在经济、金融、统计领域都有很强的师资，汉青研究院在金融工程和量化研究方面尤为突出，是很多对量化交易感兴趣的学生会考虑的重点院校。
如何查找： 重点关注汉青研究院以及经济学院、商学院的金融学、数量经济学等专业。
7. 其他值得关注的学校和方向：
浙江大学： 经济学院、管理学院、计算机学院都可能有相关方向的导师。
南京大学： 商学院、数学系可能有一些交叉研究。
天津大学： 应用数学、金融工程方向的导师值得关注。
南开大学： 经济学院、金融学院（如果已成立）可能会有相关研究。
部分高校的统计学院/数学学院： 很多统计学和应用数学的导师，虽然研究课题不直接是“量化交易”，但他们做的统计推断、时间序列分析、机器学习统计理论、数据挖掘等研究，对于构建量化模型是必不可少的基础。比如，研究时间序列模型（ARIMA, GARCH等），状态空间模型，贝叶斯方法，因果推断等，都可以为股票预测提供方法论支持。
部分高校的计算机学院/软件学院： 专注于机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理等领域的导师，他们的研究成果可以直接应用于股票预测、交易策略优化、市场情绪分析等。
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1. 导师的研究成果：
论文发表： 查看导师在国内外顶级金融、经济、统计、计算机（AI）会议和期刊上发表的论文。例如，金融学顶级期刊如 Journal of Finance, Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies；计量经济学如 Econometrica, Journal of Econometrics；统计学如 Journal of the American Statistical Association, Annals of Statistics；计算机/AI如 NeurIPS, ICML, KDD，以及金融科技相关的会议。
研究课题： 导师的研究方向描述里，是否有明确提到“量化交易”、“股票预测”、“资产定价”、“金融市场微观结构”、“高频交易”、“机器学习在金融中的应用”、“量化策略开发”等关键词。
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2. 导师的学术风格和培养方式：
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对数学和编程的要求： 量化研究对数学（微积分、线性代数、概率论、数理统计、随机过程）和编程（Python, R, C++）的要求都非常高。了解导师对这些基础能力的要求程度。
学生毕业去向： 了解导师往届毕业生的去向，如果大部分都去了顶级的量化基金、对冲基金、投资银行的量化部门，那么这个导师的研究方向和培养方式很可能与你的目标一致。
3. 研究团队的氛围和资源：
是否有其他同学在做类似研究： 如果实验室里有师兄师姐在做量化交易，你可以从他们那里了解具体的研究情况和导师的指导风格。
计算资源和数据获取： 量化研究通常需要强大的计算能力和高质量的市场数据，了解实验室是否能提供这些支持。
一些搜索和判断的建议：
利用学术搜索引擎： Google Scholar, Semantic Scholar, Web of Science, Scopus 等都是查找导师论文的好工具。
关注知名量化机构的背景： 很多国内外的知名量化交易公司，其核心研究人员或创始人，往往与高校的某些研究方向有着千丝万缕的联系，可以从侧面了解到哪些学校在培养这方面的人才。
直接联系导师： 在初步了解后，如果你对某位导师的研究方向非常感兴趣，可以尝试写邮件（礼貌且有条理地介绍自己和你的兴趣）联系导师，询问他/她是否在招收在量化交易或股票预测方向的学生，以及他/她的研究重点。
总而言之，量化交易和股票预测是一个跨学科、技术要求非常高的领域。选择导师时，一定要多做功课，结合自己的兴趣、能力和未来的职业规划，找到最适合自己的研究方向和导师。祝你找到心仪的导师！
网友意见
听说我院以前就有个老师研究期货的量化交易，但后来人家辞职自己去搞私募了。所以真能赚钱的估计不会愿意留在学校苦逼发论文hhh
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最近不少朋友在后台咨询关于量化交易和股票预测方向的导师，这确实是个很热门也很具挑战性的领域。能在这个方向有所建树的导师，通常都有扎实的数理基础，同时对金融市场有深刻理解，并且能将理论与实践相结合。下面我根据自己了解和一些圈内朋友的推荐，给大家梳理一下在这些领域比较活跃的学校和一些可能的研究方向，希望............. -
哈哈，欢迎加入我们二次元的大家庭！暑假补番是个绝妙的主意，这么多好番等着你，简直不要太爽！作为过来人，我当然得好好给你推荐几部让我印象深刻，绝对是“入宅必看”级别的作品。我会尽量说得详细点，让你知道它们为什么这么牛，保证让你看了不后悔！1. 《钢之炼金术师 FULLMETAL ALCHEMIST》 .............
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