“量化金融实践”实训
竞价结果(JJ23101615543884)
开始时间：2023-10-16 15:54:00 截止时间：2023-10-19 15:54:00
截止时间已过
成交单位：深圳点宽网络科技有限公司
成交价：
40000.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
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采购单位：华南师范大学
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联系人：采购用户
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E-mail：410749201@qq.com
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联系电话：85216655
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传真：无
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联系手机：无
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邮编：无
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平台联系电话（异议）：020-37619972；jycg001@qq.com
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项目名称：
“量化金融实践”实训
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竞价编号：JJ23101615543884
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采购类型：服务类
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开始时间：2023-10-16 15:54:00
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项目预算(元)：46,000.00
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结束时间：2023-10-19 15:54:00
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质保期及售后要求：无
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其他要求：1、服务商安排线上实训时需建立班级答疑群，讲师在课程期间实时在线答疑。 2、服务商需安排两名及两名以上讲师到线下做行业实训，一名老师主讲课程，另外一位老师负责答疑，协助主讲老师授课。 3、服务商需提供量化投资实训系统，系统需覆盖股票、期货、期权全市场品种做量化策略研究和自动化交易，支持Python和MATLAB研究语言的策略开发与数学建模，支持学生进行策略研究、数据建模、交易模型设计、业绩回测、模拟验证、跟踪分析。
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响应情况
| 资格及商务响应情况 | |||||||
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| 项目 | 竞价要求 | 响应情况 | |||||
| 资格条件 | 1、实训讲师需兼顾高校授课经验和行业从业经验。 2、讲师最好持有FRM证书或通过了CFA证书，是量化金融学硕士及以上学历背景。 3、服务商需提供有效期内的国家高新技术企业资质。 4、服务商需有其他高校金融硕士或者统计硕士实践实训经验，提供其他高校实训合作合同。 | 1、我公司提供服务讲师同时兼顾高校授课经验和行业从业经验。曾任上海立信会计金融学院统计与数学学院金融数学系主任，深圳数字动能信息技术有限公司量化研究员。近十年高校一线教学经验与多个高等教材编写经验，具有丰富的学科竞赛指导经验，熟悉高等教育领域的人才培养，学科建设与产学共建工作，2021年以合伙人身份加入点宽公司，任金融科技课程教研部总经理，负责结合高校教育和金融科技行业实践教育。 2、我公司提供的服务讲师是FRM持证人，通过CFA3级香港中文大学风险管理科学本科毕业，美国霍夫斯特拉大学量化金融学硕士。拥有丰富的金融工程、统计学研究经历及数据分析经验。熟悉国内外金融市场，具备丰富的期权、期货量化交易实践经验。有多次参与国际股票、期货竞赛的经历，曾在CME期货交易大赛中进入top3%。曾在海外任职IPO项目组金融数据分析工作，且具有商业银行交易部门金融工程实战经验。 3、我公司提供有效期内的国家高新技术企业资质。（详见附件） 4、我公司讲师有其他高校金融硕士或者统计硕士实践实训经验，提供其他高校实训合作合同（详见附件） | |||||
| 付款方式 | 一次性付款 | 我公司接受一次性付款 | |||||
| 交付时间 | 签订合同后60天送货 | 签订合同后 30 天送货。 | |||||
| 交付地址 | 华南师范大学 数学科学学院 | ||||||
| 质保期及售后要求 | 无 | 我公司提供售后服务如下：1、培训后答疑群可以持续在线答疑 2、培训后安排在线答辩，学生通过学习可以完成研报复现，并分组答辩。3、可以组织线下的金融科技企业参访。 | |||||
| 其他要求： | 1、服务商安排线上实训时需建立班级答疑群，讲师在课程期间实时在线答疑。 2、服务商需安排两名及两名以上讲师到线下做行业实训，一名老师主讲课程，另外一位老师负责答疑，协助主讲老师授课。 3、服务商需提供量化投资实训系统，系统需覆盖股票、期货、期权全市场品种做量化策略研究和自动化交易，支持Python和MATLAB研究语言的策略开发与数学建模，支持学生进行策略研究、数据建模、交易模型设计、业绩回测、模拟验证、跟踪分析。 | 1、我公司安排线上实训时可以提前建立班级答疑群，讲师在线上课程期间实时支持在线答疑。 2、我公司可安排两名及两名以上讲师到线下做行业实训，一名老师主讲课程，另外一位老师负责答疑，协助主讲老师授课。 3、我公司提供量化投资实训系统，系统可覆盖股票、期货、期权全市场品种做量化策略研究和自动化交易，支持Python和MATLAB研究语言的策略开发与数学建模，支持学生进行策略研究、数据建模、交易模型设计、业绩回测、模拟验证、跟踪分析 | |||||
| 报价情况 | |||||||
| 标的名称 | 品牌/型号 | 数量 | 响应情况 | 单价（元/%） | |||
| “量化金融实践”实训 | 无 | 1.00 | 深圳点宽网络科技有限公司 | 40000.000元 | |||
| 总报价 | 40000.000 元 | ||||||
| 技术响应 | |||||||
| 标的名称 | 技术要求 | 响应情况 | |||||
| “量化金融实践”实训 | 1、服务商需提供量化高频金融云数据库，学生只需在MATLAB和python环境下，调用函数工具箱，即可获取样本数据库。因子库数据为实时更新；拥有MATLAB和python的数据提取函数，可以一键提取，并进行数据分析。数据范围如下：拥有国内交易所的分时的历史数据；拥有国内交易所的高频的历史数据；拥有国内交易所的更新数据；基本面数据库，包括财务指标，现金流量表，资产负债表，利润表等市面上常见的基本面数据，数据可以做到实时更新；、因子库，包括常用技术指标类因子，情绪类因子，成长类因子，动量类因子，价值类因子，模式识别类因子，特殊技术指标类因子，因子暴露，因子收益，特质收益，风险因子协方差矩阵，特质风险等因子。 2、服务要求分为两个部分，第一部分线上量化投资基础课程培训，课时要求不低于20课时，服务期间在线建立答疑群，给学生实时答疑，具体课程大纲如下： 第一课 ：金融量化基础与数据提取 1. 股票量化基础、2 期货量化基础、3 案例：分析期货品种流动性和波动性、4 基金量化基础 第二课 ：金融数据处理与可视化分析 1.金融数据读取和存储、2.金融数据处理、3.金融时间数据转化和处理、4.金融数据可视化、5.案例：沪深300指数数据时间分析 第三课 ：量化投资基础 1.量化投资概述、2.量化投资策略基础、3.策略评价指标的构建、4.技术技术形态指标分析和实践技术指标理论和实践 第四课 ：经典量化策略实现 1.均线交易策略实现、2.动量交易策略实现、3.均值回归、4.配对交易策略 第五课：量化交易策略实现和回测 1 策略回测框架介绍、2 .策略构建思路、3.案例：使用框架实现BiaAverage策略构建 第二部分线下安排一周量化金融实践，实践需以行业案例为主要实训内容，实践课程从周一~周五，课时要求不低于40课时。具体课程要求如下课程大纲： 第一天 上午 量化策略构建框架、下午 技术指标量化策略 第二天 上午 日内趋势策略、下午 日间趋势策略（上） 第三天 上午 日间趋势策略（下）、下午 股票因子分析（上） 第四天 上午 股票因子分析（中）、下午 股票因子分析（下） 第五天 上午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（上）、下午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（下） | 我公司提供的培训服务可以满足以下技术要求：1、提供量化高频金融云数据库，学生只需在MATLAB和python环境下，调用函数工具箱，即可获取样本数据库。因子库数据为实时更新；拥有MATLAB和python的数据提取函数，可以一键提取，并进行数据分析。数据范围如下：拥有国内交易所的分时的历史数据；拥有国内交易所的高频的历史数据；拥有国内交易所的更新数据；基本面数据库，包括财务指标，现金流量表，资产负债表，利润表等市面上常见的基本面数据，数据可以做到实时更新；、因子库，包括常用技术指标类因子，情绪类因子，成长类因子，动量类因子，价值类因子，模式识别类因子，特殊技术指标类因子，因子暴露，因子收益，特质收益，风险因子协方差矩阵，特质风险等因子。 2、服务分为两个部分，第一部分线上量化投资基础课程培训，课时不低于20课时，服务期间在线建立答疑群，给学生实时答疑，具体课程大纲如下： 第一课 ：金融量化基础与数据提取 1. 股票量化基础、2 期货量化基础、3 案例：分析期货品种流动性和波动性、4 基金量化基础 第二课 ：金融数据处理与可视化分析 1.金融数据读取和存储、2.金融数据处理、3.金融时间数据转化和处理、4.金融数据可视化、5.案例：沪深300指数数据时间分析 第三课 ：量化投资基础 1.量化投资概述、2.量化投资策略基础、3.策略评价指标的构建、4.技术技术形态指标分析和实践技术指标理论和实践 第四课 ：经典量化策略实现 1.均线交易策略实现、2.动量交易策略实现、3.均值回归、4.配对交易策略 第五课：量化交易策略实现和回测 1 策略回测框架介绍、2 .策略构建思路、3.案例：使用框架实现BiaAverage策略构建 第二部分线下安排一周量化金融实践，实践需以行业案例为主要实训内容，实践课程从周一~周五，课时要求不低于40课时。具体课程要求如下课程大纲： 第一天 上午 量化策略构建框架、下午 技术指标量化策略 第二天 上午 日内趋势策略、下午 日间趋势策略（上） 第三天 上午 日间趋势策略（下）、下午 股票因子分析（上） 第四天 上午 股票因子分析（中）、下午 股票因子分析（下） 第五天 上午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（上）、下午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（下） | |||||
| 附件 |
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项目名称：“量化金融实践”实训
>!–产品信息–>
| 序号 | 标的名称 | 品牌/型号 | 技术要求 | 是否限定品牌 | 数量 | 单位 | 应标品牌/型号 | 应标技术要求 | 详情 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | “量化金融实践”实训 | 无 | 1、服务商需提供量化高频金融云数据库，学生只需在MATLAB和python环境下，调用函数工具箱，即可获取样本数据库。因子库数据为实时更新；拥有MATLAB和python的数据提取函数，可以一键提取，并进行数据分析。数据范围如下：拥有国内交易所的分时的历史数据；拥有国内交易所的高频的历史数据；拥有国内交易所的更新数据；基本面数据库，包括财务指标，现金流量表，资产负债表，利润表等市面上常见的基本面数据，数据可以做到实时更新；、因子库，包括常用技术指标类因子，情绪类因子，成长类因子，动量类因子，价值类因子，模式识别类因子，特殊技术指标类因子，因子暴露，因子收益，特质收益，风险因子协方差矩阵，特质风险等因子。 2、服务要求分为两个部分，第一部分线上量化投资基础课程培训，课时要求不低于20课时，服务期间在线建立答疑群，给学生实时答疑，具体课程大纲如下： 第一课 ：金融量化基础与数据提取 1. 股票量化基础、2 期货量化基础、3 案例：分析期货品种流动性和波动性、4 基金量化基础 第二课 ：金融数据处理与可视化分析 1.金融数据读取和存储、2.金融数据处理、3.金融时间数据转化和处理、4.金融数据可视化、5.案例：沪深300指数数据时间分析 第三课 ：量化投资基础 1.量化投资概述、2.量化投资策略基础、3.策略评价指标的构建、4.技术技术形态指标分析和实践技术指标理论和实践 第四课 ：经典量化策略实现 1.均线交易策略实现、2.动量交易策略实现、3.均值回归、4.配对交易策略 第五课：量化交易策略实现和回测 1 策略回测框架介绍、2 .策略构建思路、3.案例：使用框架实现BiaAverage策略构建 第二部分线下安排一周量化金融实践，实践需以行业案例为主要实训内容，实践课程从周一~周五，课时要求不低于40课时。具体课程要求如下课程大纲： 第一天 上午 量化策略构建框架、下午 技术指标量化策略 第二天 上午 日内趋势策略、下午 日间趋势策略（上） 第三天 上午 日间趋势策略（下）、下午 股票因子分析（上） 第四天 上午 股票因子分析（中）、下午 股票因子分析（下） 第五天 上午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（上）、下午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（下） | 否 | 1.00 | 项 | 深圳点宽网络科技有限公司 | 无 | 无 | ||
| 规格配置：我公司提供的培训服务可以满足以下技术要求：1、提供量化高频金融云数据库，学生只需在MATLAB和python环境下，调用函数工具箱，即可获取样本数据库。因子库数据为实时更新；拥有MATLAB和python的数据提取函数，可以一键提取，并进行数据分析。数据范围如下：拥有国内交易所的分时的历史数据；拥有国内交易所的高频的历史数据；拥有国内交易所的更新数据；基本面数据库，包括财务指标，现金流量表，资产负债表，利润表等市面上常见的基本面数据，数据可以做到实时更新；、因子库，包括常用技术指标类因子，情绪类因子，成长类因子，动量类因子，价值类因子，模式识别类因子，特殊技术指标类因子，因子暴露，因子收益，特质收益，风险因子协方差矩阵，特质风险等因子。 2、服务分为两个部分，第一部分线上量化投资基础课程培训，课时不低于20课时，服务期间在线建立答疑群，给学生实时答疑，具体课程大纲如下： 第一课 ：金融量化基础与数据提取 1. 股票量化基础、2 期货量化基础、3 案例：分析期货品种流动性和波动性、4 基金量化基础 第二课 ：金融数据处理与可视化分析 1.金融数据读取和存储、2.金融数据处理、3.金融时间数据转化和处理、4.金融数据可视化、5.案例：沪深300指数数据时间分析 第三课 ：量化投资基础 1.量化投资概述、2.量化投资策略基础、3.策略评价指标的构建、4.技术技术形态指标分析和实践技术指标理论和实践 第四课 ：经典量化策略实现 1.均线交易策略实现、2.动量交易策略实现、3.均值回归、4.配对交易策略 第五课：量化交易策略实现和回测 1 策略回测框架介绍、2 .策略构建思路、3.案例：使用框架实现BiaAverage策略构建 第二部分线下安排一周量化金融实践，实践需以行业案例为主要实训内容，实践课程从周一~周五，课时要求不低于40课时。具体课程要求如下课程大纲： 第一天 上午 量化策略构建框架、下午 技术指标量化策略 第二天 上午 日内趋势策略、下午 日间趋势策略（上） 第三天 上午 日间趋势策略（下）、下午 股票因子分析（上） 第四天 上午 股票因子分析（中）、下午 股票因子分析（下） 第五天 上午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（上）、下午 单因子分析研报解读 - 估值类因子（下） | |||||||||||
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