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压力测试下的风险回测优化模型
压力测试下的风险回测优化模型
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
压力测试下的风险回测优化模型
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
自2018年开始的中美贸易战,到今年发生的新冠疫情、美股连续熔断、原油宝穿仓等黑天鹅事件,全球金融市场的波动率正急剧提升,因此进行合理且高效的风险管理也比以往更为重要。 基于此,本项目将使用在险价值方法量化管理投资组合的风险,以异常损失为指标捕捉市场的潜在危机,并使用压力测试方法优化模型,以期达到更有效的风险管控目的。
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,会以理论与实践相结合的方式学习各种量化分析方法(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)。
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“业绩预告效应影响因子研究”项目为例
金融数据获取及处理能力
金融数据获取及处理能力
从金融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。
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。
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。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
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
压力测试下的风险回测优化模型
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。