香港編程學會｜計量研究小組

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目標 研究與項目 加入我們

1. 目標

  • 推動以數據為本的思維：以嚴謹方法做實證、量化與可復現研究
  • 連結學術與業界：建立導師制度與實戰項目，促進跨界合作
  • 建立開放共享文化：產出開源程式與公開報告，累積社群知識庫
  • 強化技術力與素養：從資料治理、實驗設計到視覺化的全流程實作
  • 堅守倫理與隱私：重視資料合規、匿名化與研究倫理

2. 研究與項目

常設方向

  • 教育與學習數據分析（學習行為、學習成效）
  • 公共開放數據（交通、環保、人口、經濟指標）
  • 金融量化與因子研究（回測、風險管理、投資組合）
  • 社群與文本分析（情緒、主題建模、資訊擴散）
  • 健康與運動數據（裝置數據、習慣養成、指標追蹤）

進行中／近期項目例子

  • 本地市場情緒指數與新聞情緒回測
  • 教學平台匿名數據的學習行為模式分析
  • 公共交通準點率與擁擠度的可視化儀表板
  • LLM 輔助的量化研究工具箱（資料清洗、特徵工程、自動報告）

產出與活動

  • 技術報告、可復現 Notebook（Jupyter/RMarkdown）、開源程式（GitHub）
  • 讀書會（雙週）、黑客松與工作坊（不定期）、Demo Night（每季）

技術棧與規範

  • Python（pandas、NumPy、scikit-learn、statsmodels）、R（tidyverse）
  • SQL、Jupyter、Docker、Airflow、Tableau/Power BI、Grafana
  • Git Flow、Code Review、資料治理與實驗追蹤（MLflow/Weights & Biases）

3. 加入我們

適合對象

  • 對數據分析、量化研究、程式開發、可視化或寫作有興趣者
  • 不限背景程度；願意學習、樂於協作與分享者最重要

參與方式

  • 讀書會｜每兩週一次：論文導讀／工具上手
  • 專案組｜小隊實作：3–8 週衝刺，累積公開成果
  • 志願貢獻｜撰稿、設計、前端可視化、資料工程、測試

時間投入與回報

  • 彈性參與（每週 2–5 小時）；提供導師與同儕回饋
  • 成果署名、公開發表機會、內部推薦與合作資源

加入流程

  1. 填寫報名表（簡述興趣與技能）
  2. Onboarding（工具與規範簡介）
  3. 配對導師／小隊
  4. 選定方向與啟動衝刺

聯絡與社群

  • Discord/Slack（社群討論與配對）
  • Telegram（活動公告）
  • Email：請於報名表留下聯絡方式

行為守則

  • 尊重多元、重視隱私、遵守資料與版權規範
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