Quantcon 2015 - Hội thảo truyền trực tuyến

"Trading Strategies that are Designed, Not Fitted" by Robert Carver from QuantCon NYC 2017 (Tháng Sáu 2019).

Anonim

QuantCon 2015, một sự kiện giao dịch lượng tử phá vỡ, sẽ phá vỡ các bức tường hiện có thành giao dịch thuật toán bằng cách cho bạn cái nhìn bên trong các công cụ và bộ nội dung thường chỉ có trên Phố Wall.

Thông qua các chuyên gia chính, hội thảo và hội thảo sáng tạo, bạn sẽ tìm hiểu cách cải thiện hiệu suất đầu tư của mình bằng cách khám phá các chiến lược giao dịch thuật toán và áp dụng các đặc tính nguồn mở cho ý tưởng đầu tư của bạn.

Tham dự và đi xa cảm giác được trao quyền và chuẩn bị sẵn sàng để thúc đẩy chiến lược đầu tư của bạn.

Ngày và giờ của sự kiện : Ngày 14 tháng 3 năm 2015 (8, 25 sáng đến 6 giờ chiều theo giờ EDT)

Những gì bạn sẽ nhận được?

Chúng tôi cần 100 người xem để phát trực tuyến thành công - một khối lượng quan trọng để làm cho trải nghiệm trực tuyến thú vị và hấp dẫn.

Bạn sẽ có quyền truy cập vào luồng trực tiếp và phòng trò chuyện chuyên dụng.

Mỗi người đóng góp từ 25 đô la trở lên sẽ nhận được quyền truy cập video trực tuyến miễn phí vào Quantcon 2015

Hội thảo & Talks

Phố Wall: Nghiên cứu so sánh các chiến lược giao dịch được thúc đẩy từ 'ưu' so với 'đám đông' của Lisa Borland, Trưởng phòng nghiên cứu và quản lý danh mục đầu tư tại T2AM

Hãy coi chừng dữ liệu tần số thấp, Ernest Chan, thành viên quản lý, QTS Capital Management, LLC.

Người ta thường tin rằng các chiến lược tần số thấp chỉ yêu cầu dữ liệu tần số thấp để kiểm tra ngược. Chúng tôi sẽ chỉ ra rằng việc sử dụng dữ liệu tần số thấp có thể dẫn đến kết quả backtest nguy hiểm tăng cao ngay cả đối với các chiến lược tần số thấp. Ví dụ sẽ được rút ra từ chiến lược quỹ đóng, chiến lược cổ phiếu dài hạn và chiến lược tương lai.

Triển vọng thị trường 2015: Làm thế nào để phát hiện bong bóng, tránh sự cố thị trường và kiếm được lợi nhuận lớn, Mebane Faber, đồng sáng lập và giám đốc đầu tư của Cambria quản lý đầu tư
Tham dự cuộc họp của Mebane và Tìm hiểu…
- Tại sao phân bổ 60/40 truyền thống sẽ không đưa bạn đến 8%
- Cách đánh giá thị trường chứng khoán quốc tế
- Làm thế nào để tránh bong bóng thị trường và mua khi "máu ở trên đường phố"
- Cách tạo hệ thống giao dịch để luôn đầu tư vào các thị trường rẻ nhất

Các bong bóng đầu tư và sự hưng phấn đầu cơ có thể tồn tại miễn là con người đã tham gia vào thị trường. Làm cách nào để các nhà đầu tư có thể xác định và tránh các vụ nổ và tổn thất của bong bóng này, và thậm chí là lợi nhuận từ những vụ tai nạn này? Xây dựng trên công trình của Graham và Dodd, Robert Schiller đã phổ biến CAPE, phiên bản của ông về tỷ lệ giá-thu nhập được điều chỉnh theo chu kỳ, vào cuối những năm 1990 để đưa ra cảnh báo kịp thời về lợi nhuận hàng tồn kho kém. Mebane Faber áp dụng số liệu định giá này trên hơn 30 thị trường nước ngoài và thấy nó thực tế và hữu ích. Bản trình bày này sẽ mô tả một hệ thống giao dịch để xây dựng danh mục chứng khoán toàn cầu dựa trên việc định giá, điều này có thể dẫn đến hoạt động tốt hơn đáng kể bằng cách chọn thị trường dựa trên định giá tương đối và tuyệt đối.

Phụ nữ đang chinh phục S & P 500 của Karen Rubin, Giám đốc sản phẩm tại Quantopian như thế nào

Theo báo cáo Giới tính 3000 của Credit Suisse, vào cuối năm 2013, phụ nữ chiếm 12, 9% trong tổng số 3000 công ty hàng đầu trên 40 quốc gia. Từ năm 2009, các công ty có phụ nữ từ 25-50% đội ngũ quản lý của họ đã trả về 22-29%. Nếu các công ty có phụ nữ quản lý tốt hơn, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đầu tư vào các công ty do phụ nữ lãnh đạo? Karen Rubin sẽ khám phá câu hỏi này trong nền tảng nghiên cứu Quantopian và chia sẻ những phát hiện của cô ấy.

Nghiên cứu điển hình trong việc tạo ra các mô hình Quant từ văn bản quy mô lớn chưa được cấu trúc, Sameena Shah, Giám đốc nghiên cứu, Thomson Reuters

SEC hồ sơ cung cấp một cửa sổ vào sức khỏe của công ty và vô cùng quan trọng đối với các nhà đầu tư. Về mặt lịch sử, cách duy nhất khả thi để đọc và giải thích các hồ sơ đã được thủ công, nơi các chuyên gia miền giải thích các hồ sơ và cung cấp hướng dẫn cho công chúng. Tuy nhiên, những tiến bộ trong công nghệ dữ liệu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã kích hoạt tính năng tự động hóa của nó. Sameena sẽ thảo luận cách nhóm của cô tạo ra các mô hình dự đoán từ văn bản trong hồ sơ và phương tiện truyền thông xã hội.

10 cách Backtests Lie, Tucker Balch, Đồng sáng lập và CTO của Lucena Research

"Tôi chưa bao giờ nhìn thấy một câu trả lời xấu" - Dimitris Melas, người đứng đầu nghiên cứu tại MSCI. Các nhà phân tích định lượng dựa nhiều vào backtests như một phương tiện để xác nhận chiến lược kinh doanh của họ. Tất cả thường xuyên, chiến lược trông tuyệt vời trong mô phỏng nhưng không sống theo lời hứa của họ trong giao dịch trực tiếp. Có một số lý do cho những thất bại này, một số trong số đó nằm ngoài sự kiểm soát của một nhà phát triển lượng tử. Nhưng những thất bại khác là do những sai lầm phổ biến nhưng xảo quyệt. Trong bài nói chuyện này, tôi sẽ xem xét danh sách 10 cạm bẫy trong chiến lược phát triển và thử nghiệm có thể dẫn đến backtests lạc quan. Tôi cũng sẽ trình bày các phương pháp để phát hiện và tránh chúng. Buổi nói chuyện này sẽ được các nhà phát triển lượng tử quan tâm và cũng là những người không quấy rầy muốn biết những gì cần tìm kiếm khi được trình bày với backtests thành công đáng kể.

Ở phía trước của trò chơi, Sarah Biller, Giám đốc điều hành để đổi mới tại State Street Global Exchange

Trong thập kỷ qua, khối lượng giao dịch đã tăng theo cấp số nhân. Công nghệ tiên tiến ở tốc độ ánh sáng. Nguồn thông tin đầu tư đã bùng nổ. Được kích hoạt để đầu tư nhanh hơn với dữ liệu và thông tin chi tiết từ các nguồn thay thế dẫn đến nhiều câu hỏi về mức độ liên quan của dữ liệu cơ bản, các nhà đầu tư cổ phiếu ngày nay khác với những điều trước đây. Với sự thay đổi lớn, vĩnh viễn này đối với môi trường đầu tư có cơ hội. Sarah sẽ thảo luận về các nguồn dữ liệu và phân tích đầu tư mới giúp các nhà đầu tư lượng tử hiểu được sự thay đổi.

Phương pháp tiếp cận học máy, Michael Kearns, Giáo sư Khoa học Máy tính và Thông tin, UPenn
Thị trường tài chính truyền thống đã trải qua sự thay đổi công nghệ nhanh chóng do tự động hóa gia tăng và giới thiệu các cơ chế và trao đổi mới. Những thay đổi như vậy đã mang lại cho họ những thách thức mới trong giao dịch thuật toán, nhiều trong số đó mời một phương pháp học máy. Trong bài nói chuyện này, Michael sẽ xem xét một số vấn đề giao dịch thuật toán, tập trung vào các khía cạnh ML mới của họ, bao gồm hạn chế tác động thị trường, xử lý dữ liệu bị kiểm duyệt và kết hợp các cân nhắc rủi ro.

Genesis of An Order Type, Dan Aisen, người đồng sáng lập và nhà phát triển định lượng tại IEX

Trong vài năm qua, các loại lệnh trao đổi và tối tăm đã trở thành một trong những chủ đề nóng bỏng ở thị trường chứng khoán Mỹ, đặc trưng bởi WSJ thể hiện và ghi nhận tiền phạt SEC. Thay vì chồng chất với nhiều tiêu cực hơn, cuộc nói chuyện này sẽ đi qua quá trình phát triển một loại lệnh mới, từ việc phát hiện ra một cơ cấu thị trường kém hiệu quả đến nghiên cứu các giải pháp tiềm năng, và cuối cùng là việc triển khai và đánh giá kết quả. Cuộc nói chuyện này sẽ khám phá cách trao đổi và các hồ bóng tối có thể tác động đến thị trường chứng khoán thông qua thiết kế kiểu đơn đặt hàng chu đáo.

Cuộc cách mạng di động và tương lai của bộ sưu tập dữ liệu hiện đại, Joe Reisinger, đồng sáng lập và CTO của Premise

Tổ chức thu thập và sàng lọc dữ liệu phát triển không gian địa lý, kinh tế và con người quy mô lớn - dữ liệu tạo thành đầu vào quan trọng cho doanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà hoạch định chính sách, nhà quản lý và nhà chiến lược tìm kiếm để đọc kịp thời và chính xác về những gì đang xảy ra ngay bây giờ - chậm, khó khăn và tốn kém. Ở nhiều quốc gia, các đường dẫn dữ liệu như vậy vẫn chưa tồn tại. Sự gia tăng của điện thoại thông minh hỗ trợ internet, với người dùng trải rộng từ thế giới từ Mississippi đến Mozambique, đang nhanh chóng thay đổi khả năng của chúng tôi trong lĩnh vực này - và Premise đang tăng cường mô hình bằng cách kết hợp công nghệ hiện đại với trí thông minh của con người để lập bản đồ thực tế trên mặt đất nhanh hơn và chính xác hơn hơn bao giờ hết. Trong bài nói chuyện này, Joe Reisinger CTO sẽ nói về sự tiến hóa của thu thập dữ liệu hiện đại trên quy mô toàn cầu, tại sao biên giới mới của công nghệ di động là ống dẫn cho tương lai của kinh doanh và kinh tế, và vai trò của dữ liệu kinh tế thay thế. để thu thập số liệu thống kê chính thức của chính phủ.

Di chuyển Khoa học Dữ liệu từ Đau sang "Kỳ lân trên cầu vồng", Brian Granger, một nhà lãnh đạo của dự án IPython, đồng sáng lập Dự án Jupyter

Các nhà khoa học dữ liệu trải nghiệm nhiều điểm đau khác nhau khi làm việc với mã và dữ liệu. Thế hệ công cụ phần mềm hiện nay ức chế sự cộng tác, gây nhầm lẫn cho người dùng, gánh nặng người dùng với tải nhận thức cao, thể hiện thiết kế hình ảnh và tương tác kém, quá độc quyền và tốn kém, ngăn ngừa khả năng tái tạo và hạn chế việc tạo ra các câu chuyện hướng dữ liệu mạch lạc. Dự án Jupyter, (trước đây là IPython) một tập hợp các dự án phần mềm nguồn mở cho tính toán tương tác và thăm dò, đang cố gắng giải quyết các điểm đau ở trên. Bài nói chuyện này sẽ tập trung vào giao diện người dùng và trực quan hóa, sự cộng tác và chia sẻ các câu chuyện tính toán và triển khai phần mềm của chúng tôi trong các công ty, các nhóm nghiên cứu và Internet mở. Việc giảm đau sẽ được minh họa bằng cách đưa ra rất nhiều ví dụ về cách các tổ chức khác nhau đang tận dụng Máy tính xách tay Jupyter. Tuy nhiên, tôi sẽ trung thực về số lượng công việc khổng lồ mà chúng tôi còn lại để làm trước khi đưa ra lời hứa về "Kỳ lân trên cầu vồng".

Lập trình xác suất trong Tài chính định lượng, Thomas Wiecki, Nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Quantopian

Có tồn tại một số lượng lớn các chỉ số để đánh giá sự cân bằng rủi ro hiệu suất của một danh mục đầu tư. Mặc dù các chỉ số đó đã được chứng minh là các công cụ hữu ích trong thực tế, hầu hết trong số chúng yêu cầu một lượng lớn dữ liệu và ngầm giả sử trả về được phân phối bình thường. Mô hình Bayes là một khung thống kê cho phép sự linh hoạt tuyệt vời trong việc lập mô hình hóa lợi nhuận tài chính cũng như các chỉ số rủi ro. Ngoài ra, sự không chắc chắn của các số liệu này có thể được định lượng trực tiếp về mặt phân phối hậu nghiệm.
Trong bài nói chuyện này, Thomas sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về các số liệu thống kê Bayes và các khung Lập trình xác suất như PyMC có thể được sử dụng để xây dựng và ước tính các mô hình thống kê phức tạp như thế nào. Sau đó, anh ta sẽ cho thấy một số chỉ số rủi ro tài chính phổ biến như tỷ lệ Sharpe có thể được thể hiện như một chương trình xác suất. Sử dụng dữ liệu thế giới thực từ các thuật toán ẩn danh chạy trên Quantopian, ông sẽ chứng minh làm thế nào giả định bình thường có thể thiên vị mạnh mẽ tỷ lệ Sharpe và cách phân phối nặng đuôi có thể khắc phục vấn đề này.

Tận dụng Quandl, Tammer Kamel, đồng sáng lập và CEO của Quandl.com

Đây sẽ là một buổi làm việc dựa trên trình diễn về cách tận dụng dữ liệu tài chính thông qua Quandl từ các công cụ khác nhau bao gồm Quantopian, R và Python. Bài nói chuyện sẽ bao gồm các phương pháp truy cập dữ liệu cơ bản và nâng cao và cũng trình bày tổng quan về dữ liệu miễn phí và thương mại có sẵn trên Quandl.com.

Thổ Nhĩ Kỳ hoặc Trader? Jeremiah Lowen, Giám đốc quản lý rủi ro tại Kokino LLC

Backtests có thể nguy hiểm. Mặc dù hầu hết các quants nhanh chóng thừa nhận rằng "hiệu suất trong quá khứ không phải là dấu hiệu của lợi nhuận trong tương lai, " nhiều người vẫn đánh giá các thuật toán chỉ thông qua backtests. Trong bài nói chuyện này, chúng ta sẽ thảo luận những cạm bẫy phổ biến của việc diễn dịch và ngoại suy các kết quả giả định. Chúng tôi áp dụng quan điểm hoài nghi về đầu tư định lượng và kiểm tra các sai lệch và sai lệch khác nhau mà các quants có thể đưa ra ngay cả khi chúng tuân theo “các phương pháp hay nhất.” Cuối cùng, chúng tôi sẽ cố gắng hiểu mức độ mà chúng ta có thể đạt được sự tự tin chất lượng của thuật toán.

Tìm kiếm Alpha từ các thông báo mua lại cổ phần trong nền tảng nghiên cứu Quantopian, Anju Marempudi là người sáng lập và CEO của IntelliBusiness và là người sáng lập EventVestor và Seong Lee, Kỹ sư khách hàng tại Quantopian
Mua lại cổ phiếu ở mức kỷ lục và một số nghiên cứu đã thiết lập các cửa sổ cơ hội alpha xung quanh các thông báo mua lại cổ phiếu. Trong buổi nói chuyện này, người sáng lập EventVestor, Anju Marempudi và kỹ sư khách hàng của Quantopian, Seong Lee sẽ thảo luận về xu hướng mua lại, phân tích dữ liệu chia sẻ để tìm hiểu thông tin chi tiết, và nghiên cứu sự kiện. Nền tảng nghiên cứu.

Lựa chọn quản lý quỹ phòng hộ và Quantopian mở bởi Justin Lent, Giám đốc phát triển quỹ

Từ cuộc thi đến quỹ phòng hộ: Cuộc nói chuyện này sẽ tập trung vào kết quả cuộc thi giao dịch hàng tháng đầu tiên của Quantopian, và Quantopian sẽ sử dụng dữ liệu và kết quả từ các cuộc thi giao dịch để thông báo về lựa chọn quỹ phòng hộ của mình như thế nào. Các cuộc thảo luận sẽ tập trung vào việc xây dựng danh mục đầu tư không tương quan và đánh giá hiệu suất của các chiến lược dựa trên backtests của họ và out-of-mẫu hiệu suất.

Democratized Investing, Akhil Lodha, Đồng sáng lập của Sliced ​​Investing, và Mesh Lakhani, người sáng lập FutureInvestor.co

Trong một thế giới lý tưởng, một nhà đầu tư có quyền truy cập vào một loạt các cơ hội đầu tư cho phép cô tạo ra một danh mục đầu tư cân bằng dựa trên các mục tiêu rủi ro / lợi nhuận của mình. Thật không may, chúng tôi không sống trong một thế giới lý tưởng và rất nhiều cơ hội đầu tư chỉ có sẵn cho Nhà đầu tư tổ chức. Xu hướng đó đã bắt đầu thay đổi như công nghệ và sự đổi mới của các công ty mới khởi nghiệp như AngelList, Wealthfront và Sliced ​​Investing, trong số những công ty khác đang giảm rào cản truy cập và cho phép nhiều cá nhân tạo ra danh mục đầu tư cân bằng đáp ứng mục tiêu đầu tư của họ. Trong bài nói chuyện này, chúng tôi sẽ tập trung vào sự cần thiết cho một danh mục đầu tư cân bằng, các công cụ đầu tư cho nhà đầu tư 'mới tuổi' và tương lai của đầu tư cá nhân.

Sử dụng Domain Expertise để cải thiện phân tích văn bản, Evan Schnidman, người sáng lập và giám đốc điều hành của Prattle Analytics

Nó được thừa nhận rộng rãi rằng phân tích văn bản cung cấp một cái nhìn vào một thế giới khổng lồ của dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu này cung cấp một loạt thông tin có thể giao dịch được từ các hồ sơ pháp lý của công ty đến các thông tin liên lạc của ngân hàng trung ương. Nhưng, giống như các khu vực khác của “dữ liệu lớn”, tài liệu này hầu như vô dụng mà không thu hẹp sự tập trung. Bài nói chuyện này sẽ xem xét các cách thức chuyên sâu về miền sâu có thể giúp tinh chỉnh dữ liệu phân tích văn bản thành một công cụ đầu tư mạnh mẽ.

Về đầu trang

Chương trình nghị sự 2015 của QuantCon (Thời gian biểu diễn trong EDT)

Convene, tầng 17, New York

8:15 sáng- 9: 25 sáng : Ăn sáng & Đăng ký, Tầng 17

9: 26: 53.59am: Chào mừng bạn đến với QuantCon 2015 của John “Fawce” Fawcett, Người sáng lập và CEO của Quantopian

Wharton Hall

9:30 sáng - 10:30 sáng: Phố Wall: Nghiên cứu so sánh các chiến lược giao dịch được thúc đẩy từ 'ưu' so với 'đám đông' của Lisa Borland, Trưởng phòng nghiên cứu và quản lý danh mục đầu tư tại T2AM

Wharton Hall

10:30 sáng-11: 15 sáng: Triển vọng thị trường 2015: Cách phát hiện bong bóng, tránh sự cố thị trường và kiếm được lợi nhuận lớn bởi Mebane Faber, Đồng sáng lập và Giám đốc đầu tư của Cambria Investment Management

Wharton Hall

11:20 sáng - 12:00 chiều

Phần 1: Hội thảo & thảo luận

Phương pháp tiếp cận máy học của Michael Kearns, Giáo sư về Khoa học Máy tính và Thông tin, Upenn

Tribeca Hub

Thổ Nhĩ Kỳ hoặc Trader? bởi Jeremiah Lowin, Giám đốc quản lý rủi ro tại Kokino LLC

Nolita Hub

Tìm kiếm, khám phá và tinh chỉnh các chiến lược giao dịch: Nghiên cứu tình huống của Matthew Granade, cựu nghiên cứu tại Bridgewater Associates và đồng sáng lập Domino, và Yoshiki Obayashi, Giám đốc điều hành tại Applied Academics

Trung tâm Soho

Tận dụng Quandl trong chiến lược đầu tư của bạn bởi Tammer Kamel, Đồng sáng lập và CEO của Quandl.com

Trung tâm Murray Hill

12: 00-12: 20 chiều: Ăn trưa

Phục vụ tại sảnh chính & chỗ ngồi trong Wharton Hall

12:20 chiều - 1 giờ chiều

Làm thế nào phụ nữ đang chinh phục S & P 500 của Karen Rubin, Giám đốc sản phẩm tại Quantopian theo sau là một khách mời đặc biệt với một thông báo bất ngờ

Wharton Hall

1:00 pm-1:45pm Hãy coi chừng dữ liệu tần số thấp của Ernie Chan, Thành viên quản lý, QTS Capital Management, LLC.

Wharton Hall

1:50 chiều đến 2:30 chiều Các phiên 2: Hội thảo & Cuộc trò chuyện

Di chuyển dữ liệu khoa học từ nỗi đau đến "Kỳ lân trên cầu vồng" của Brian Granger một nhà lãnh đạo của dự án IPython, đồng sáng lập của Dự án Jupyter

Tribeca Hub

Nghiên cứu điển hình trong việc tạo ra các mô hình Quant từ văn bản quy mô lớn chưa được cấu trúc bởi Sameena Shah, Giám đốc nghiên cứu, Thomson Reuters

Nolita Hub

Di chuyển ngoài phân tích và ý kiến ​​ngữ nghĩa - Phát sinh Alpha từ các tập hợp dữ liệu xã hội và tài chính xã hội khác của Leigh Drogen, người sáng lập và CEO của Estimize

Trung tâm Soho

Tìm kiếm Alpha từ các thông báo mua lại cổ phần trong nền tảng nghiên cứu lượng tử của Anju Marempudi, người sáng lập và giám đốc điều hành của IntelliBusiness & người sáng lập EventVestor và Seong Lee, Kỹ sư khách hàng về Quantopian

Trung tâm Murray Hill

2:30 chiều-2: 45 chiều Nghỉ giải lao (Foyer)

2:45 chiều - 30:30 chiều Phần 3: Hội thảo & Cuộc trò chuyện

10 cách Backtests Lie bởi Tucker Balch, Đồng sáng lập và CTO của Lucena Research

Tribeca Hub

Genesis of An Order Type của Daniel Aisen, Người đồng sáng lập và Nhà phát triển định lượng tại IEX

Nolita Hub

Cuộc cách mạng di động và tương lai của bộ sưu tập dữ liệu hiện đại của Joe Reisinger, Đồng sáng lập và Giám đốc tài chính của Premise

Trung tâm Soho

Lựa chọn quản lý quỹ đầu tư Quantopian và Quantopian Open by Justin Lent, Giám đốc phát triển quỹ

Trung tâm Murray Hill

3:35 pm- 4: 15pm Phiên 4: Hội thảo & Cuộc trò chuyện

Ở phía trước của trò chơi của Sarah Biller, Giám đốc điều hành để đổi mới tại State Street Global Exchange

Tribeca Hub

Dân chủ hóa đầu tư của Akhil Lodha, Người đồng sáng lập Sliced ​​Investing, và Mesh Lakhani, người sáng lập FutureInvestor.co

Nolita Hub

Sử dụng Domain Expertise để cải thiện phân tích văn bản của Evan Schnidman, người sáng lập và giám đốc điều hành của Prattle Analytics

Trung tâm Soho

Lập trình xác suất trong tài chính định lượng của Thomas Wiecki, Nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Quantopian

Trung tâm Murray Hill

4:20 pm-4:55pm: Nghề nghiệp trong đầu tư có hệ thống: Tư vấn và Phối cảnh vào cuối bởi Matthew Granade, cựu Trưởng phòng Nghiên cứu tại Bridgewater Associates và Đồng sáng lập Domino

Wharton Hall

4:55 chiều: Đóng góp ý kiến của John “Fawce” Fawcett, người sáng lập và CEO của Quantopian

Wharton Hall

5:00 chiều - 6:00 chiều: Mạng & Cocktail

Tiền sảnh chính