概述
了解如何定义投资策略并利用回溯测试框架运行回溯测试、分析和比较结果，以及从历史或模拟数据为您的策略生成性能指标。
突出了
- 与回测框架无缝集成其他技术
- 将ESG因素纳入投资策略
- 将GTAA因素纳入投资策略
- 将布林森归因整合到投资策略中
- 复杂的路径依赖成本和费用及其对激励和绩效的影响
- 基于代理的借贷以及对现金拖累和强制清算的影响
- 回测框架代码的重大修改
- 回溯测试和比较多种投资策略
- 将结果可视化，并利用绩效指标来选择策略
关于主讲人
Alex Roumi于2020年2月加入MathWorks。他的研究重点是计算金融项目。在加入MathWorks之前，Alex曾从事机场建筑的电气设计以及跑道、滑行道和停机坪的机场照明，包括迪拜机场。
迈克尔·罗宾斯是五家大型投资公司的首席投资官，其中包括一家拥有850万客户的银行。他曾管理养老金、捐赠基金、家族办公室，并担任犹他州系统的首席风险官。他是哥伦比亚大学教授，教授量化投资课程，包括全球宏观经济战术资产配置(GTAA)和环境、社会和治理(ESG)投资研究生班。Michael擅长治理、资产配置和经理搜索和选择。寻找迈克尔的新书，量化资产管理:机构投资的要素投资和机器学习2022年1月。麦格劳-希尔出版。
Malin Ortenblad带领一个研究生团队，在Michael在哥伦比亚大学的环境、社会和治理(ESG)课程中使用机器学习研究了一家欧洲对冲基金。然后，她作为注册会计师帮助管理迈克尔的全球战术资产配置(GTAA)课程的数十名学生。2020年12月，她从哥伦比亚大学毕业，获得商业分析硕士学位。Malin在医疗保健战略咨询方面拥有专业知识，包括在弗雷德里克国家实验室(美国国立卫生研究院和癌症研究所系统的一家医院)的癌症研究项目中进行机器学习。她现在是一名医疗顾问。
姚尚是Michael外部委托课程的CA，她研究了绩效归因，包括复杂路径依赖成本和费用结构的建模及其对经理激励和绩效的影响，以及高度现实的回溯测试，包括实施基于代理的借贷来模拟现金拖累和强制清算的影响。她曾使用深度学习技术与摩根士丹利的财富经理合作，并拥有伦斯勒理工学院的多个学位。她将于2021年5月获得哥伦比亚大学运筹学硕士学位。
