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基于沪深300指数成分股调整的策略研究
基于沪深300指数成分股调整的策略研究
项目制学习掌握量化金融关键方法
课程费用
¥3999
截止日期
6月17日
已报人数
10/12个
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基于沪深300指数成分股调整的策略研究
已报人数10 截止日期 6月17日
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,透过数据分析,把握投研热点
沪深300指数在我国证券市场具有标杆性地位,是最具代表性的核心指数,而且相关产品发展完备,不但有ETF基金可以在一、二级市场实现折、溢价套利,还有期货品种可以对冲风险。 因此每年两次的成分股调整,备受市场关注。机构管理人往往会预测沪深300成分股的调整变动提前调仓,给相应个股造成直接资金冲击,从而带来短线交易机会。本项目重点关注沪深300指数成分股调整,构建调整预测模型,结合历史调整名单进行验证,并统计调整期收益表现,力求把握成分股调整套利机会,构建相应投资策略。
马老师:未明学院数据分析方向老师
马老师:未明学院数据分析方向老师
项目特色及优势介绍
盘点金融数据,聚焦投研策略
1
紧跟金融热点话题
沪深300集合了沪深两个市场流动性最强和规模最大的300只股票,是A股最具代表性的核心指数,最关键的是流动性非常好,因此受到越来越多机构投资者的喜爱,每次成分调整都备受关注。
2
多维度进行分析
本项目对历年变动的成分股,从行业、市值、企业属性等多个角度进行分析。
3
收获投研分析策略研究必备技能
通过数量研究对定性观点进行实证,研究各种因素对证券市场的影响,深入挖掘投资机会,形成投资策略建议。
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
量化金融基础及软件工具
量化金融基础知识
金融数据特征,财务分析框架,常用分析指标,多元线性回归,假设检验,CAPM模型,APT模型,Fama-French模型,多因子模型
Python入门及进阶
Python基础知识、第三方库Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels、Sklearn、Scipy
02
量化分析常用方法
常用方法框架
数据接口,金融数据终端,估值模型,事件驱动策略,因子模型的一般形式,BARRA模型
常用数据分析操作
数据规整(聚合,合并,重塑),分组运算,去极值,标准化,中性化,可视化
03
示范项目精讲
上证50成分股“贵州茅台”定价分析
横向分析,纵向分析,估值模型
大宗交易的市场特征研究
特征可视化,事件驱动策略,股价效应,绝对胜率,相对胜率,事件研究
三因子模型在上海证券市场的验证
因子构造,投资组合,分组回归分析
A股市场多因子风险模型
一般形式,因子有效性检验,降维,模型构建
04
指导完成实战项目及最终报告
项目内容
基于沪深300指数成分股调整的策略研究
使用工具
Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels,Scipy等主流数据分析及可视化工具
锻炼技能
金融数据获取及处理能力,金融理论基础,模型构建与方法选择,数据分析解读能力
常见问题
训练营持续时间多久?
数据分析项目制训练营为期四周,其中前两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?
数据分析项目制训练营采用了直播授课+作业录屏讲解的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+小程序打卡作业+名师全程陪伴的方式,激发出学员的学习动力。学习数据分析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班级,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指南者学院授予的项目结课证书。