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基于基金抱团持股的配置策略研究
基于基金抱团持股的配置策略研究
项目制学习掌握量化金融关键方法
课程费用
¥4999
截止日期
1月23日
已报人数
3/12人
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基于基金抱团持股的配置策略研究
已报人数3 截止日期 1月23日
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项目课程介绍
由浅入深,量化分析,把握投研热点
机构投资者近几年在中国A股市场的作用愈发重要。它们具有收集和分析信息能力强的特点,而且其中至关重要的公募基金更是会定期披露其持仓,可获得信息上具备一定优势。利用“基金抱团”现象构建投资策略具备可操作性。 本项目将利用近十年基金持仓和行情数据,利用重仓股估计基金行业配置的方法,衡量主动基金经理的行业配置观点;在此基础上,构建行业超配因子,采用因子IC测试和构建多空组合的方式评估因子有效性;并据此构建相应投资策略并进行回测,评价策略效果。
马老师:指南者留学量化金融方向老师
马老师:指南者留学量化金融方向老师
项目特色及优势介绍
盘点金融会计数据,聚焦投研策略
1
选取金融热点话题进行研究探索
由机构投资者较为相似的投资决策框架而导致的“机构抱团”现象,可以传达出大量信息,具有较高的研究价值。
2
丰富定量分析方法和编程技能
本项目中将会使用各类量化分析方法,在梳理机构投资者信息利用的基础上,借助Python工具,利用相关数据构建量化策略。
3
收获学术项目经历,助力留学申请
对文献梳理、研究设计、实证分析、科研报告撰写进行完整流程实践,此类经历将对留学申请有明显加分作用。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
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
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。
数据分析及建模能力
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
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
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
基于基金抱团持股的配置策略研究
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
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期6-8周,其中前4周左右是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后2-4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?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习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学员,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项目结课证书。