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壓力測試下的風險回測優化模型
壓力測試下的風險回測優化模型
緊跟行業發展趨勢,深入了解衍生品市場
課程費用
¥4999
截止日期
報名已結束
已報人數
12/12人
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壓力測試下的風險回測優化模型
已報人數12 截止日期 報名已結束
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項目課程介紹
運用量化方法,構建交易策略,把握市場趨勢
自2018年開始的中美貿易戰,到今年發生的新冠疫情、美股連續熔斷、原油寶穿倉等黑天鵝事件,全球金融市場的波動率正急劇提升,因此進行合理且高效的風險管理也比以往更為重要。 基于此,本項目將使用在險價值方法量化管理投資組合的風險,以異常損失為指標捕捉市場的潛在危機,并使用壓力測試方法優化模型,以期達到更有效的風險管控目的。
張老師:指南者留學量化金融方向老師
張老師:指南者留學量化金融方向老師
項目特色及優勢介紹
課程全新升級,配合案例分析,更加聚焦實際金融數據,探究理論與策略的實際表現
1
全新改版課程
與之前的課程相比,新版課程由六節變為了七節;增加Python基礎教學的比重,幫助編程小白更快跟上節奏;新增股票回歸分析模型,豐富研究資產內容;新增了四大案例分析,幫助學員更快掌握對真實數據的獲取、清洗、整理與分析的方法。
2
定性定量結合
本項目的課程設置中,會以理論與實踐相結合的方式學習各種量化分析方法(包括Black-Scholes公式計算隱含波動率,Monte-Carlo法模擬股票價格,VaR與ES評估投資組合風險)。
3
助力留學求職
無論是想申請金數金工專業,還是想在金融機構的核心技術部門(量化交易部,投資管理部,風險管理部,研究分析部)就職,對衍生品的定價與風險管理技能的背景要求都是必不可少的。因此完成一份相關的項目報告,會是簡歷上一項極大的加分項。
項目特色及優勢介紹
往期課程項目成果展示
往期課程項目成果展示
以學員完成的“業績預告效應影響因子研究”項目為例
金融數據獲取及處理能力
金融數據獲取及處理能力
從金融數據終端獲取所需數據,是金融行業必備實用技能,該項目可以反映出申請者良好的數據獲取能力。
扎實的統計學基礎
扎實的統計學基礎
通過對異常值、重復值、缺失值等的熟練處理,以及進行多維度描述統計,學員良好的統計學基礎得以展示。
數據分析及建模能力
數據分析及建模能力
面對大量數據,能從數據中發現規律和趨勢,并運用適合模型進行解析的能力極被看重,通過項目實戰,這一能力可以完美展示。
課程安排
理論學習與項目實戰相結合
01
期權介紹以及Python教程
期權介紹
期權的基本概念,股票期權的性質,期權的常見交易策略
Python教程
Python的基礎操作,控制流的編寫,函數的編寫,Numpy庫、Matplotlib庫的使用
02
股票與期權定價
資本資產定價模型
Pandas庫、statsmodels庫的使用,Choice金融終端獲取數據,因子模型案例分析
二叉樹期權定價模型
定價原理,二叉樹模型,與波動率匹配的二叉樹定價模型
Black-Schols期權定價模型
BS模型的理論基礎,BS模型的算法實現,BS模型計算希臘值,定價案例分析
03
蒙特卡洛模擬法
Monte Carlo Simulation在投資分析領域的應用
MC模擬法介紹,MC模擬法為期權定價,Delta對沖交易策略案例分析
Monte Carlo Simulation在風險管理領域的應用
在險價值,期望短缺,股票回測案例分析
04
指導學員完成實戰項目
項目內容
壓力測試下的風險回測優化模型
使用工具
Python、Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等主流數據分析及可視化工具
鍛煉技能
期權定價方法的運用,Monte Carlo法在模擬股價中的運用,VaR與ES在期權風險管理中的運用,以及數據獲取、數據提煉、數據整合、數據分析、數據可視化的能力。
常見問題
訓練營持續時間多久?
訓練營為期6-8周,其中前4周左右是理論知識的學習以及示范項目的講解,后2-4周授課老師和助教將會協助學員完成指定項目。
訓練營是以怎樣的方式進行?
訓練營采用了視頻+遠程會議的授課方式,同時我們運用大量心理學知識及經驗,通過微信班級群+作業成績排名+名師全程陪伴的方式, 激發出學員的學習動力。學習是可以成為一件很有意思的事情。
分配的項目是自己獨立完成,還是老師帶著做?
我們的主講老師和助教老師會帶著你手把手的寫代碼,做項目,幫你更好的掌握數據分析的理論,陪你一起去踩實踐過程中會遇到的坑。
完成項目制學習后,我們簡歷上的項目經歷會不會雷同?
針對每個不同的班級,我們都設計了不同的項目,而且確保該項目僅針對此次學員,不會被重復使用。
項目完成后,我可以得到什么?
每個項目完成后,我們都會協助學生完成該項目的項目報告,報告完成后我們將頒發項目結課證書。
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