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基于滬深300指數成分股調整的策略研究
基于滬深300指數成分股調整的策略研究
項目制學習掌握量化金融關鍵方法
課程費用
¥3999
截止日期
報名已結束
已報人數
12/12個
基于滬深300指數成分股調整的策略研究
已報人數12 截止日期 報名已結束
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項目課程介紹
由淺入深,層層遞進,透過數據分析,把握投研熱點
滬深300指數在我國證券市場具有標桿性地位,是最具代表性的核心指數,而且相關產品發展完備,不但有ETF基金可以在一、二級市場實現折、溢價套利,還有期貨品種可以對沖風險。 因此每年兩次的成分股調整,備受市場關注。機構管理人往往會預測滬深300成分股的調整變動提前調倉,給相應個股造成直接資金沖擊,從而帶來短線交易機會。本項目重點關注滬深300指數成分股調整,構建調整預測模型,結合歷史調整名單進行驗證,并統計調整期收益表現,力求把握成分股調整套利機會,構建相應投資策略。
馬老師:未明學院數據分析方向老師
馬老師:未明學院數據分析方向老師
項目特色及優勢介紹
盤點金融數據,聚焦投研策略
1
緊跟金融熱點話題
滬深300集合了滬深兩個市場流動性最強和規模最大的300只股票,是A股最具代表性的核心指數,最關鍵的是流動性非常好,因此受到越來越多機構投資者的喜愛,每次成分調整都備受關注。
2
多維度進行分析
本項目對歷年變動的成分股,從行業、市值、企業屬性等多個角度進行分析。
3
收獲投研分析策略研究必備技能
通過數量研究對定性觀點進行實證,研究各種因素對證券市場的影響,深入挖掘投資機會,形成投資策略建議。
項目特色及優勢介紹
往期課程項目成果展示
往期課程項目成果展示
以學員完成的“業績預告效應影響因子研究”項目為例
金融數據獲取及處理能力
金融數據獲取及處理能力
從金融數據終端獲取所需數據,是金融行業必備實用技能,該項目可以反映出申請者良好的數據獲取能力。
扎實的統計學基礎
扎實的統計學基礎
通過對異常值、重復值、缺失值等的熟練處理,以及進行多維度描述統計,學員良好的統計學基礎得以展示。
數據分析及建模能力
數據分析及建模能力
面對大量數據,能從數據中發現規律和趨勢,并運用適合模型進行解析的能力極被看重,通過項目實戰,這一能力可以完美展示。
課程安排
理論學習與項目實戰相結合
01
量化金融基礎及軟件工具
量化金融基礎知識
金融數據特征,財務分析框架,常用分析指標,多元線性回歸,假設檢驗,CAPM模型,APT模型,Fama-French模型,多因子模型
Python入門及進階
Python基礎知識、第三方庫Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels、Sklearn、Scipy
02
量化分析常用方法
常用方法框架
數據接口,金融數據終端,估值模型,事件驅動策略,因子模型的一般形式,BARRA模型
常用數據分析操作
數據規整(聚合,合并,重塑),分組運算,去極值,標準化,中性化,可視化
03
示范項目精講
上證50成分股“貴州茅臺”定價分析
橫向分析,縱向分析,估值模型
大宗交易的市場特征研究
特征可視化,事件驅動策略,股價效應,絕對勝率,相對勝率,事件研究
三因子模型在上海證券市場的驗證
因子構造,投資組合,分組回歸分析
A股市場多因子風險模型
一般形式,因子有效性檢驗,降維,模型構建
04
指導完成實戰項目及最終報告
項目內容
基于滬深300指數成分股調整的策略研究
使用工具
Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels,Scipy等主流數據分析及可視化工具
鍛煉技能
金融數據獲取及處理能力,金融理論基礎,模型構建與方法選擇,數據分析解讀能力
常見問題
訓練營持續時間多久?
數據分析項目制訓練營為期四周,其中前兩周是理論知識的學習以及示范項目的講解,后兩周授課老師和助教將會協助學員完成指定項目。
訓練營是以怎樣的方式進行?
數據分析項目制訓練營采用了直播授課+作業錄屏講解的授課方式,同時我們運用大量心理學知識及經驗,通過微信班級群+小程序打卡作業+名師全程陪伴的方式,激發出學員的學習動力。學習數據分析是可以成為一件很有意思的事情。
分配的項目是自己獨立完成,還是老師帶著做?
我們的主講老師和助教老師會帶著你手把手的寫代碼,做項目,幫你更好的掌握數據分析的理論,陪你一起去踩實踐過程中會遇到的坑。
完成項目制學習后,我們簡歷上的項目經歷會不會雷同?
針對每個不同的班級,我們都設計了不同的項目,而且確保該項目僅針對此次班級,不會被重復使用。
項目完成后,我可以得到什么?
每個項目完成后,我們都會協助學生完成該項目的項目報告,報告完成后我們將頒發指南者學院授予的項目結課證書。
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