背景

实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究，以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究，同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。

数据资源

实验室已形成覆盖股票、期货、期权、债券等不同标的日频、分钟级别、tick级别的行情数据以及上市公司财务报表数据、宏观经济数据、财经资讯文本、社交媒体数据等一系列丰富、全面的金融大数据，并实时进行更新，每天新增数据量40~60G，满足研究和教学的不同需求。

实验室部分数据产品及成果

教学平台

北京大学金融工程实验室量化教学平台，是将创新课程的开发、金融理论、模型、数据、算法以及虚拟仿真综合一体化的教学平台。目前该平台提供了量化投资交易、实证金融、金融计量等相关课件及系统支持，实现python、matlab等常用的分析软件的调用及各经济、金融数据的API接口。

科研平台

2021-2024年，实验室建设并持续优化自有量化研究平台系统，以支持研究人员调用服务器计算资源进行机器学习、高频数据、文本分析等复杂计算。

研究成果

基于实验室数据库及运算平台，实验室协助一系列课题完成申请立项及项目运作。

实验室还在金融文本分析、神经网络与金融预测、机器学习与资产定价、金融风险与金融大数据分析等多个科研方向上完成了一系列从工作论文到期刊论文的研究成果。

对外交流

实验室坚持致力于促进金融教学活动与业界的联系，围绕金融科技及数字金融在业界的应用交流，邀请业界领袖举办系列讲座活动，帮助在校师生进一步了解金融大数据、前沿机器学习技术以及人工智能算法在金融业界的实际应用及发展。

《金工首席谈》专题讲座

《对话投资总监》系列讲座

《问道华尔街》系列讲座