北京大学Python与量化金融研修班(第6期)招生简介

近年，Python+AI正在成为量化金融领域最重要的技能组合。在量化研究、金融数据分析、策略开发等领域，Python已经成为最主流的工具之一。

同时，大模型技术的发展，也在不断改变量化研究方式：如何利用AI提升量化策略能力？如何用Python快速完成金融数据分析？如何提高量化研究效率？这些问题，正成为越来越多研究者和从业者关注的重点。

北京大学中国社会科学调查中心将于2026年8月28日-30日举办“北京大学Python与量化金融研修班(第6期)”。

通过系统化课程，带你从Python基础到量化金融应用，全面提升数据分析与量化研究能力。

○ 社会科学研究人员

○ 数据分析从业者

○ 金融行业从业者

○ 高校学生、教师及科研人员

○ 从事数据分析或金融研究相关工作的人员

只要对量化金融感兴趣，无论是希望进入量化研究领域，还是提升数据分析能力，都可以从课程中获得实用技能。

顾佳峰 北京大学中国社会科学调查中心科研部主任、研究员，北京大学光华管理学院管理学博士、哈佛大学访问学者；在北京大学讲授“社会时空数据分析与建模”、北京大学时空模型与高质量论文写作研修班、“北京大学Python与量化金融研修班”等课程，受到广大学员的好评；在Energy Economics，Journal of Innovation ａnd Knowledge, Corporate Social Responsibility ａnd Environmental Management,Energy Policy,Journal of Environmental Management,Journal of Knowledge Management, Transport Policy等国际SSCI、SCI期刊发表50多篇英文论文，其中多篇论文入选ESI高被引论文，担任Nature(《自然》)子刊Humanities&Social Sciences Communications(《人文社会科学通讯》)的编委，并同时担任数十个国际SSCI期刊的审稿人。出版《时空社会科学：理论与方法》、《AI金融实战手册：零基础玩转Python量化交易》、《Wealth Management Report for Mid-High Net Worth Families》（Springer 出版社）等十多部学术专著，在《经济研究》、《社会学研究》《中国财政报》等中文期刊和报纸上发表80多篇论文，主持经济合作与发展组织（OECD）、MIT研究基金（中方PI）、国家社会科学基金、中国人寿横向重大课题等项目近10项。

吕  萍 北京大学中国社会科学调查中心副研究员，研究方法是抽样技术和数据分析，中国人民大学统计学院博士。在《统计研究》、《数理统计与管理》等核心期刊发表调查方法相关论文二十余篇，参与十余项国家级大型抽样调查项目，承担省部级以上课题三项，参与多项省部级以上课题。

李少然 北京大学经济学院金融系助理教授、博导。剑桥大学经济学博士。研究方向为金融计量，资产定价，投资组合管理以及机器学习。主讲《应用时间序列分析》和《金融计量》等课程。研究成果发表于Journal of Econometrics  、Journal of Business & Economic Statistics等国际期刊。曾任Journal of Econometrics、Management Science、Economic Modelling、Financial Innovation等国际期刊的匿名审稿人。主持国家自然科学基金青年项目一项。

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