https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/tags/quant-trading/Quant TradingHugo Blox Builder (https://hugoblox.com)th-THSat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0700https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/media/icon_hu68170e94a17a2a43d6dcb45cf0e8e589_3079_512x512_fill_lanczos_center_3.pnghttps://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/tags/quant-trading/https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/event/quantbootcamp2026/Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0700https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/event/quantbootcamp2026/<h2 id="quant-bootcamp-กำลงจะเรมขน">Quant Bootcamp กำลังจะเริ่มขึ้น</h2> <p>ชมรม QuantCU และ QuantCorner ขอเชิญนักเรียน นิสิต นักศึกษา ผู้เริ่มต้นทำงาน และทุกคนที่สนใจด้านการเงินเชิงปริมาณ มาร่วมสร้างความรู้พื้นฐานและลงมือทำโครงงานจริงโดยใช้ข้อมูลจาก <strong>efin.finance</strong></p> <p>หลักสูตรผสานการเรียนออนไลน์ การเรียนสด การฝึกเขียนโปรแกรม กิจกรรมออนไซต์ และโครงงานด้าน Quant เชิงปฏิบัติ โดยเปิดรับผู้เข้าร่วมสูงสุด <strong>500 คน</strong></p> <h2 id="เนอหาทง-12-โมดล">เนื้อหาทั้ง 12 โมดูล</h2> <ol> <li><strong>Introduction to Quant</strong> — ทำความรู้จักสายงาน Quant และบทบาทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรม</li> <li><strong>Markets, Instruments, and Financial Statements</strong> — ทำความเข้าใจตลาด ตราสารทางการเงิน และข้อมูลของบริษัท</li> <li><strong>Python for Quant Work</strong> — ใช้ Python วิเคราะห์ข้อมูลและพัฒนาโปรแกรมสำหรับงาน Quant</li> <li><strong>Factor Models</strong> — สร้าง ประเมิน และคัดเลือกปัจจัยสำหรับแบบจำลองการลงทุน</li> <li><strong>Statistics for Financial Data</strong> — ประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติกับข้อมูลการเงิน</li> <li><strong>Return and Risk</strong> — วัดผลตอบแทน ประเมินผลการลงทุน และบริหารความเสี่ยง</li> <li><strong>Time-Series Models</strong> — วิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูลที่บันทึกต่อเนื่องตามลำดับเวลา</li> <li><strong>Backtesting without Overfitting</strong> — ทดสอบกลยุทธ์ย้อนหลังอย่างถูกต้อง พร้อมลดความผิดพลาดจากการวิจัยและการเลือกแบบจำลอง</li> <li><strong>Statistical Arbitrage</strong> — เรียนรู้กลยุทธ์การซื้อขายที่อาศัยความสัมพันธ์ทางสถิติ</li> <li><strong>E-Finance Toolkits</strong> — ใช้เครื่องมือและข้อมูลทางการเงินสำหรับการวิเคราะห์</li> <li><strong>AI and LLMs in the Research Process</strong> — ใช้ปัญญาประดิษฐ์และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่อย่างเหมาะสมในกระบวนการวิจัยด้าน Quant</li> <li><strong>Quant Careers and Industry Panel</strong> — พบผู้เชี่ยวชาญในกิจกรรมออนไซต์ เพื่อพูดคุยเรื่องเส้นทางอาชีพและประสบการณ์ทำงานจริง</li> </ol> <h2 id="โครงงาน-quant-เชงปฏบต">โครงงาน Quant เชิงปฏิบัติ</h2> <p>ปิดท้ายหลักสูตรด้วยโครงงานที่พาผู้เรียนผ่านกระบวนการวิจัยครบวงจร ตั้งแต่การตั้งคำถาม เตรียมและวิเคราะห์ข้อมูล พัฒนาแนวคิดเชิงปริมาณ ไปจนถึงการทดสอบกลยุทธ์การลงทุนด้วยตนเอง</p> <h2 id="ขอมลการสมครและกำหนดการ">ข้อมูลการสมัครและกำหนดการ</h2> <ul> <li><strong>เปิดรับสมัคร:</strong> 26 ตุลาคม 2569 เวลา 20.00 น. ถึง 6 พฤศจิกายน 2569</li> <li><strong>เริ่มเรียน:</strong> 7 พฤศจิกายน 2569</li> <li><strong>กิจกรรมออนไซต์:</strong> 12 ธันวาคม 2569</li> <li><strong>จำนวนผู้เข้าร่วม:</strong> 500 คน</li> <li><strong>ค่าลงทะเบียนสำหรับนักเรียน นิสิต และนักศึกษา:</strong> 99 บาท</li> <li><strong>ค่าลงทะเบียนสำหรับบุคคลทั่วไป:</strong> 499 บาท</li> <li><strong>ผู้จัด:</strong> QuantCU และ QuantCorner</li> <li><strong>ผู้สนับสนุนและพันธมิตรด้านข้อมูล:</strong> efin.finance</li> </ul> <p>รายได้จากค่าสมัครหลังหักค่าใช้จ่ายทั้งหมดจะนำไปสนับสนุนการดำเนินงานของชมรม QuantCU เช่น งานวิจัยและการพัฒนาโครงการของสมาชิก</p> <p>องค์กรหรือหน่วยงานที่สนใจร่วมสนับสนุนโครงการและส่งเสริมเยาวชนด้าน Quantitative Finance สามารถสอบถามรายละเอียดได้ทาง <strong>Instagram: QuantCU</strong></p>