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
A股市场定向增发事件投资机会分析
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