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指数增强基金收益研究—基于聚类分析
指数增强基金收益研究—基于聚类分析
紧追投资热点,量化解析金融热点
课程费用
¥3999
截止日期
1月11日
已报人数
7/12个
我要报名预约
指数增强基金收益研究—基于聚类分析
已报人数7 截止日期 1月11日
项目课程介绍
由浅入深,量化分析,把握投研热点
指数增加型基金,具有策略相对透明、风格相对平稳、风险可控性较强、获取超额收益可能性较高的优点,近年来投资热度不断攀升,基金数目逐年稳步递增。 本项目使用跟踪沪深300、中证500、中证1000、上证50四个宽基指数的公募基金产品数据,从收益相关分析出发,详细分析各基金的行业配置、持仓风格、持股集中度等配置特征与基金超额收益的关系。在此基础上,利用k-means聚类方法将指数增加型基金按照其配置特征分为两类,考察基金类别间的配置特色与超额收益的相关关系。
马老师:未明学院数据分析方向老师
马老师:未明学院数据分析方向老师
项目特色及优势介绍
盘点金融数据,聚焦投研策略
1
紧跟投研热点角度
指数增强基金是主动投资与被动投资的有机结合,近年来很受投资者追捧,本项目重点关注现有指数增强型公募基金产品的收益来源分析。
2
多维度解析超额收益
基于历史数据,对相关公募基金产品,从多个维度进行总结分析,挖掘行业配置、持仓风格、持股集中度等配置特征。
3
聚类分析,细致分析
利用k-means聚类方法,将指数增强型基金按照多维配置特色分为多类,考察不同基金类别的配置特色与超额收益。
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“大宗交易市场特征及效应分析”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,该项目可以反应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
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
02
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
03
指导完成项目及最终报告
项目内容
指数增强基金收益研究—基于聚类分析
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
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指南者学院授予的项目结课证书。
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