中美利差与人民币汇率相关性研究

项目特色及优势介绍

盘点宏观数据，聚焦经济热点

聚焦宏观经济热点问题

现今人民币汇率问题已经成为众人关注的焦点，本项目紧跟宏观热点问题进行全方位解读。

多角度解读汇率问题

从短期利率差、长期利率差、美元指数、经济基本面等角度对汇率进行解读。

收获宏观分析必备技能

深入理解宏观数据，运用时间序列分析常用分析方法，收获宏观分析所需必备技能。

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

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

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

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

量化金融基础及软件工具

量化金融基础知识

整体概况，多元线性回归基础，假设检验，CAPM模型，APT模型，Fama-French模型，CAPM及Fama-French模型中国A股市场实证检验

Python入门及进阶

Python基础知识、第三方库Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels、sklearn

量化选股常用方法及多因子模型示范项目逐步精讲

多因子模型基础

常用方法，因子模型的一般形式，BARRA模型，项目基本框架，常用金融数据库使用

示范项目精讲：多因子选股模型

风险因子筛选，因子数据准备，有效性检验，降维处理，多因子模型构建，行业中性控制

指导完成项目及最终报告

项目内容

中美利差与人民币汇率相关性研究

使用工具

python、numpy、pandas、matplotlib、Statsmodels，tableau等主流数据分析及可视化工具

锻炼技能

宏观数据获取及处理能力，金融经济理论基础，模型构建与方法选择，数据分析解读能力

学员评价

学员项同学

A股上市公司并购行为市场反应研究

我本科是学经济的，编程对我来说就是大boss，一直听说Python简单易学，但是自己看了几天感觉毫无进展，不知道放弃了多少次了。偶然的机会看到朋友圈有人转发未明数据分析的文章，觉得非常有意思，才开始了解到还能有这样学编程的方式，就试着报名了。总的来说体验感非常好，会比自学更能坚持下去，也逐渐学到越来越多的东西，期待自己能在编程上有更大的进步。

学员陈同学

指数成分股调整影响测算

虽然我们专业不用学编程，自己以后也没打算做程序员，但自己平常也有了解到数据分析在各行各业的重要性，看着周围的同学都在充实自己，有的学R语言，有的学Python，自己其实也是蛮焦虑的，就怕落后了。后来经朋友推荐报了未明学院的课程，选择了量化金融项目进行学习。这门课程对初学者比较友好，只要你自己想学，无论你什么专业，有没有基础都可以学，是入门编程很好的选择。

学员丁同学

板块行情研究系列-传媒板块

不鸡汤、不忽悠、不吹牛、不扯淡，节奏紧凑、讲解流畅、清晰明了、注重实战，非常适合跟我一样，想利用休息时间真正学点东西的在职者。现在网上免费教程虽然很多，但质量参差不齐，与其听人上课满嘴跑火车，不如真正投入时间和金钱好好做个项目，提升自己。现在我在工作上更加游刃有余了，果然在学习上的投入永远是最好的投资。keep moving!

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未明学院授予的项目结课证书。