优质成长股选股策略构建

项目特色及优势介绍

盘点金融数据，聚焦投研策略

紧跟投研热点角度

选股策略是量化投资中极为重要的环节，本项目特别关注成长股系列，对利用财务指标进行选股的策略进行回溯测试。

A股全样本数据解读

项目使用近十年A股全样本数据进行分析，数据量充足。

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。

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

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

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

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

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

基于回溯测试的成长股选股策略

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

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

学员评价

学员曹同学

食品饮料行业基本面量化选股研究

我在未明学院参与学习的项目是数据分析+金融，这是一个很棒的结合，真正让我把学到的金融知识与行业实战项目融合起来。后来我去参加一家基金实习面试的时候，还被面试官详细地问过有关这个项目的问题，还被夸我的选题非常好，对我拿到实习offer有很大帮助。在这里感谢未明老师们的指导和同学们的帮助，实操一个项目真的是最好的学习方式。

学员廖同学

A股市场股价波动同步性及其影响因素研究

丰富的理论知识，细致完备的示例讲解，全方位的项目实战，更遇到了值得我吹很久、让我崇拜得五体投地的马老师。同时，这里有一群同样有想法同样努力的小伙伴，成为更好的自己是我们共同的目标，也是我们一起学习下去的动力。总之，在未明上课的这一个月，是一段超级棒的体验，有了很多意想不到的收获！以此为起点，我会继续努力的！

学员陆同学

员工持股计划股价效应分析

我特别喜欢未明学院的上课方式，一方面有小伙伴一起学习，互相鼓励，互相帮助，共同成长，一方面有老师手把手地指导，切实地帮你解决学习中遇到的问题。而且未明很好的一点是最后是落实到项目实战的，能做出自己的项目成果，是我一直学习下去的动力，也能让我看到自己实实在在努力的成果。看着自己从完全不会，到做出自己的项目报告，觉得此前一切的辛苦都值得了。

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。