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基于融资交易制度的因子分析与应用
基于融资交易制度的因子分析与应用
项目制学习掌握量化金融关键方法
课程费用
¥4999
截止日期
报名已结束
已报人数
12/12人
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基于融资交易制度的因子分析与应用
已报人数12 截止日期 报名已结束
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项目课程介绍
由浅入深,量化分析,把握投研热点
融资交易制度是我国市场资金体系中极为重要的一环,2010年3月,中国证监会首次开放融资融券交易。无论是总量,还是行业,亦或是个股层面,两融交易都与行情密切相关。行为金融学的发展,已经为投资者情绪解释市场异象提供了越来越丰富的理论依据,而融资融券余额就可以理解为是对投资者情绪的一种量化。同时,由于它暗含了对于未来预期的信息,也是投资策略一个值得考虑的因子。 本项目将基于对超额融资指标的实证检验,尝试应用融资余额指标到个股中,构建出个股的超额融资因子,并利用历史数据,进行因子回测分析及策略应用。
马老师:指南者留学量化金融方向老师
马老师:指南者留学量化金融方向老师
项目特色及优势介绍
盘点金融会计数据,聚焦投研策略
1
紧跟金融热点话题
融资融券交易是一种买空卖空机制,其中暗含了杠杆效应。引入两融交易制度,极大地改变了我国股票市场原先的单边状况,同时也深刻影响着投资者行为,是业内和学界都长期关注的点。
2
丰富定量分析方法和编程技能
本项目中将会使用各类量化分析方法,借助Python工具,对融资融券数据与市场及个股表现的关系进行深入探究。
3
收获学术项目经历,助力留学申请
通过数量研究对定性观点进行实证,构建因子,进行因子分析,回测投资策略,形成分析报告,此类经历将对留学申请起到积极作用。
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。
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
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
基于融资交易制度的因子分析与应用
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?
训练营为期6-8周,其中前4周左右是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后2-4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。