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牛津-英仕曼量化金融研究院

At the Oxford-Man Institute (OMI) we address fundamental problems in quantitative finance with a strong focus on machine learning and data driven models. We achieve this by providing a forum for academics from various disciplines and industry participants to create and implement ideas. Our members and visitors employ tools from various sources such as machine learning, artificial intelligence, financial theory and practice, and mathematics. Among our objectives are to provide new insights into how markets work, and to develop new tools for financial decision making. As a result, our research output and activities are relevant to all stakeholders in the economy, including industry participants, and financial regulators.

The OMI provides the freedom to do innovative work. One of our main strengths is to attract distinguished experts and young researchers to an environment that stimulates collaboration. We endeavour to facilitate research and increase the impact of the OMI’s research output in a number of ways, including cross-collaboration, seminars, and providing data and physical space. The breadth of the University of Oxford affiliated departments speaks to our interdisciplinary approach to problem solving. Our seminars and conferences are pivotal in the life of the OMI and key to the dissemination of cutting-edge ideas. Members and visitors have access to a user friendly web-based data library. Finally, we provide working space at the OMI offices in a premium location of the university and in a vibrant neighbourhood of Oxford.

導師簡介

Mihai Cucuringu is an Associate Professor in the Department of Statistics, and an Affiliate Faculty in the Mathematical Institute at University of Oxford. He is also a Stipendiary Lecturer in Statistics at Merton College, University of Oxford, and a Turing Fellow at The Alan Turing Institute in London.

Website:

http://www.stats.ox.ac.uk/~cucuring/

招生信息

The Oxford Man Institute has implemented a visitors programme, to facilitate visits to Oxford from strong PhD students (and postdocs) from worldwide universities, for a duration typically in the range 3-6 months (potentially with an extension of up to a total of 12 months, if the project requires it), to work on a quantitative finance research topic.

The project would be supervised by Prof. Mihai Cucuringu, ideally on topics broadly situated at the intersection of machine leaning and statistics for finance:

• news sentiment propagation in financial networks (US Equity)

• a deep learning framework for asset pricing with heterogeneous data sources (news and technical factors) (Chinese Equity)

• lead-lag detection and network clustering for nonlinear multivariate time series (US equity)

• cross-asset models (CAM) for learning stock interactions; high-dimensional setting (Chinese Equity)

• times series price and limit order book simulation with GANs (US/EU Equity)

• factor models for limit order flow, conditional order flow imbalance, cross-impact, nowcasting and forecasting (US Equity)

• analysis of option volume for predicting spot market returns (US Options/Equity)

• analysis and modelling of client order flow in limit order markets

• network effects in high-frequency order flows (US Equity)

• graph-based asset pricing; fundaments and trade flow data (US Equity)

• microstructure and network effects in cryptocurrency markets (top 14 most liquid crypto exchanges)

• clustering and change-point detection in time series and correlation networks

• dimensionality reduction and cross-impact for fundamentals data for short/medium term forecasts

• determinants of cancellation behaviour in limit order books

• modelling of non-bank financial institutions

• commonality in volatility

申請方式

Note that the institute is not able to handle any visa-related issues. Please contact Chao Zhang (chao.zhang@stats.ox.ac.uk) for further inquiries, along with a CV.

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實習內推

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高校招生

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的科研实习 | 牛津大学英仕曼量化金融研究院招收机器学习+金融访问学生的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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