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            量化金融項目實戰
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            一對一指導
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            背景提升
            量化金融
            項目實戰
            期權波動率偏度策略實證研究
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            本期項目主題
            項目背景
            期權“波動率微笑”是指具有相同到期日和標的資產而執行價格不同的期權,其執行價格偏離標的資產現貨價格越遠,隱含波動率越大的一種市場現象。在期權交易中,隱含波動率在不同的行權價和不同期限會呈現出不同的結構形態。交易者可以通過分析波動率曲面形態的變化來發現交易機會,進行期權交易。
            項目內容
            本項目通過探討期權投資中的期權波動率偏度策略在期權投資中的應用,分析其中的操作模式及盈利,使用數據處理跟可視化工具去挖掘策略表現背后的邏輯與歸因。幫助投資者在期權交易中獲取利潤。
            你將收獲
            • 常用金融數據處理和建模分析能力
            • 針對專業領域熱點課題的Python代碼和研究報告
            • 與目標專業匹配的對口經歷
            • 課程與項目證書
            適合人群
            留學申請
            計劃申請金融學/金融工程/金融科技等相關專業的同學
            豐富簡歷
            需要增加量化分析經歷,實踐完整流程,豐富簡歷的同學
            鍛煉技能
            想要快速補充量化投資領域知識,并掌握Python數據處理和建模技能的同學
            專業探索
            希望了解并體驗業界常規作業模式,提前感知專業與職業興趣的同學
            為什么要進行量化金融項目實戰?
            申請需要
            定量金融/金融工程等申請非??粗囟糠治雠c編程技能
            錄取偏好實踐應用經歷豐富,簡歷飽滿的申請人
            競爭中需要硬件與軟件俱佳才有機會脫穎而出
            本科積累
            本科專業課程設置的局限,定量分析與編程技能欠佳
            受自身機會與學校資源等的限制,對口高含金量經歷缺乏
            無法很好匹配專業對學生數據能力的要求,整體競爭力不強
            想要通過做項目以提升背景,你是不是也遇到這樣的問題?
            資源有限,個性化不足
            校內的課程設計項目通常在深度、廣度、個性化方面都有不足,難有合適的獨立項目機會
            認知有限,項目難定
            不確定哪類項目對自己的申請幫助最大,項目主題、所涉技能、后期申請應用都沒有頭緒
            毫無經驗,流程不熟
            缺乏相應指導,自己開展毫無頭緒,不清楚分析步驟、適用方法、研究側重等
            不會編程,學習艱難
            編程基礎薄弱,遇到報錯無法解決,查看別人代碼難以領會意圖,學習過程艱難
            針對以上常見問題,指南者留學打造量化金融項目實戰
            針對量化金融專業中的重要主題——量化投資,
            由指導老師帶領學員,學習并進行量化策略構建,
            實踐從數據獲取、處理分析、因子挖掘、組合構建、回測評價的流程,探索量化金融的實際應用。
            留學申請服務
            精準針對留學申請,關鍵技能學習、專業實踐應用、申請文書呈現、模擬面試準備,四大環節全覆蓋
            一對一項目推進
            一對一答疑指導,與學員共同推進項目,提供項目解讀、數據說明、經歷應用等講解
            細致的配套課程
            前期課程覆蓋編程基礎,Python數據處理,實證資產定價模型,投資策略構建等內容
            豐富的案例講解
            四大案例精講貫穿,包括大宗交易分析,Fama French三因子,單因子檢驗與模型,多因子選股模型
            進度安排
            1
            學與練:
            配套知識與技能補充(3-4周)
            • 基礎與常用方法:金融數據獲取,處理,財務分析,金融計量常用方法,實證資產定價
            • 工具學習:Choice,Python,Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Statsmodels等
            • 案例精講:大宗交易市場特征分析、三因子模型適用性檢驗、A股市場多因子模型
            2
            測:
            代碼能力測試
            3
            用:
            具體項目實戰與論文報告產出(2-3周)
            • 針對項目主題,進行相關文獻梳理
            • 利用相關數據,選擇或改進適合方法進行實證分析
            • 完成項目論文報告
            負責老師
            指南者留學背景提升導師:李老師
            ACCA、FRM會員
            永安期貨交易員一年工作經驗
            世界500強投融資部兩年工作經驗
            累計開發設計商科背景提升項目60+
            擅長方向
            金融、會計專業背景提升
            截至2021Fall,幫助學員斬獲Columbia,LSE,NUS,HKU等名校錄取249枚
            學員印象
            親和、專業、熱心
            輔導理念
            以誠感人者,人亦誠而應。
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