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牛市行情下的盈利策略与风险管理
牛市行情下的盈利策略与风险管理
紧跟行业发展趋势,深入了解衍生品市场
课程费用
¥4999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12人
牛市行情下的盈利策略与风险管理
已报人数12 截止日期 报名已结束
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项目课程介绍
运用量化方法,构建交易策略,把握市场趋势
国内疫情防控工作突出,各行各业迅速走向复工复产;国外防疫不力,理性资金持续外流入A股市场;国家不断出台鼓励与利好政策。多方因素促成了今年六月底七月初开始的牛市。然而,熊市多大涨,牛市多大跌。熊市下市场总体下行所伴随的间接性大涨,会让投资者不愿割肉,最终一亏到底。牛市下市场总体上行所伴随的间接性大跌,会让投资者追涨杀跌,投鼠忌器,最终赚不到钱。同时A股市场散户较多,这类人缺乏专业投资知识并且情绪极易被大盘涨跌所左右,因而我国的牛市总是阶段性的疯牛,而很难走出持续性的慢牛。这也让不少投资者直呼:熊市赚到的钱全亏在牛市里了。 因此,在投资过程中具备一定的风险管理意识是很重要的,牛市行情下更是如此。而期权赋予了持有人具有强保护力的权利,正是绝佳的金融风险管理产品。基于此,本项目将构建股票加期权的投资组合,使用真实的市场数据,回测其七月份牛市环境下的盈利能力,并探究其在大跌的几个交易日里的避险价值。
张老师:指南者留学量化金融方向老师
张老师:指南者留学量化金融方向老师
项目特色及优势介绍
课程全新升级,配合案例分析,更加聚焦实际金融数据,探究理论与策略的实际表现
1
全新改版课程
与之前的课程相比,新版课程由六节变为了七节;增加Python基础教学的比重,帮助编程小白更快跟上节奏;新增股票回归分析模型,丰富研究资产内容;新增了四大案例分析,帮助学员更快掌握对真实数据的获取、清洗、整理与分析的方法。
2
定性定量结合
本项目的课程设置中,不仅会学习使用各种量化分析方法(包括Black-Scholes公式计算隐含波动率,Monte-Carlo法模拟股票价格,VaR与ES评估投资组合风险)来为期权定价、构建投资策略并分析策略的表现,更会使用数据处理与可视化工具去挖掘每种投资组合表现背后的逻辑与归因,让学员真正看懂策略,深入了解市场。
3
助力留学求职
无论是想申请金数金工专业,还是想在金融机构的核心技术部门(量化交易部,投资管理部,风险管理部,研究分析部)就职,对衍生品的定价与风险管理技能的背景要求都是必不可少的。因此,完成一份相关的项目报告,会是简历上一项极大的加分项。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以学员完成的“大宗交易市场特征及效应分析”项目为例
金融经济数据获取及处理能力
金融经济数据获取及处理能力
从金融经济数据终端获取所需数据,是金融行业必备实用技能,该项目可以反映出申请者良好的数据获取能力
数据分析及建模能力
数据分析及建模能力
面对大量数据,能从数据中发现规律和趋势,并运用适合模型进行解析的能力极被看重,通过项目实战,这一能力可以完美展示
扎实的统计学基础
扎实的统计学基础
通过对异常值、重复值、缺失值等的熟练处理,以及进行多维度描述统计,学员良好的统计学基础得以展示
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
1. 期权介绍以及Python教程
期权介绍
期权的基本概念,股票期权的性质,期权的常见交易策略
Python教程
Python的基础操作,控制流的编写,函数的编写,Numpy库、Matplotlib库的使用
02
股票与期权定价
资本资产定价模型
Pandas库、statsmodels库的使用,Choice金融终端获取数据,因子模型案例分析
二叉树期权定价模型
定价原理,二叉树模型,与波动率匹配的二叉树定价模型
Black-Schols期权定价模型
BS模型的理论基础,BS模型的算法实现,BS模型计算希腊值,定价案例分析
03
蒙特卡洛模拟法
Monte Carlo Simulation在投资分析领域的应用
MC模拟法介绍,MC模拟法为期权定价,Delta对冲交易策略案例分析
Monte Carlo Simulation在风险管理领域的应用
在险价值,期望短缺,股票回测案例分析
04
指导学员完成实战项目
项目内容
牛市行情下的盈利策略与风险管理
使用工具
Python、Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等主流数据分析及可视化工具
锻炼技能
期权定价方法的运用,Monte Carlo法在模拟股价中的运用,VaR与ES在期权风险管理中的运用,以及数据获取、数据提炼、数据整合、数据分析、数据可视化的能力。
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期5-6周,其中前3-4周是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后两周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握数据分析的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次学员,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发项目结课证书。