A股不同市场状态下的反转因子择时研究

项目特色及优势介绍

盘点金融数据，聚焦投研策略

深挖A股有效alpha因子

反转是非常重要且有效的一类因子，体现的是价格的均值回复效应，受到市场长期关注，本项目主要关注于反转因子在不同市场状态的有效性。

构建因子，量化分析反转效应

利用2009-2017年A股全样本数据，构建过去20日收益率反转因子，度量多空组合月度收益以及累计收益，分析变化趋势。

有效性分析，构建择时策略

通过回归检验，分析前期市场的涨跌幅，波动率，非流动性等指标对反转因子的有效性，构建相应的反转因子择时策略。

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，该项目可以反应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

A股不同市场状态下的反转因子择时研究

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

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

学员王同学

上市公司业绩预告信息研究

作为一名留学党，大三开始准备留学是有点晚的，本来在这一年内我要完成雅思/GMAT/实习/竞赛等，这一年过得非常焦虑和痛苦。后来看到未明学院的项目，一看和我申请的专业蛮契合的，正好可以弥补我经历上的空白，于是就利用周末的时间学习了。最后果然项目经历很有用，招生官面试的时候也问了很多问题，夸赞我做的很好。感谢未明学院这场及时雨拯救了我，让我成功拿到了梦校的offer。

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。

学员迟同学

沪港通对AH股价差影响因素分析

这是我的编程启蒙课，课程的内容十分丰富，老师讲得也通俗易懂。我觉得不管你是不是计算机相关专业的，只要你想学，都能学的会编程。未明的老师们都非常的耐心，让我这样的“小白”也能循序渐进，一步步地把项目做下来。自己能够学下来很大程度上归功于未明的课程设计很合理，学习体验很好。当看到自己做出的完整的项目报告时，感觉见证了自己从0到1的进步，成就感爆棚！

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。