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因子投資已經(jīng)被廣泛接受，其中大量因子是通過財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)造，而這些基本面因子的構(gòu)建依賴于上市公司披露的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。但A股市場中不乏公司通過盈余平滑等手段，調(diào)節(jié)公司盈利，導(dǎo)致數(shù)據(jù)可比性下降。

項(xiàng)目內(nèi)容

本項(xiàng)目將嘗試構(gòu)建相關(guān)因子來刻畫上市公司的財(cái)務(wù)信息質(zhì)量。通過應(yīng)收款賬齡和壞賬比例、非折舊型資產(chǎn)占比偏離程度等角度構(gòu)建因子，并進(jìn)行多空組合測試；最終使用財(cái)報(bào)信息質(zhì)量作為盈利質(zhì)量的代理變量，構(gòu)建選股策略并進(jìn)行回測。

你將收獲

常用金融數(shù)據(jù)處理和建模分析能力

針對專業(yè)領(lǐng)域熱點(diǎn)課題的Python代碼和研究報(bào)告

與目標(biāo)專業(yè)匹配的對口經(jīng)歷

課程與項(xiàng)目證書

適合人群

留學(xué)申請

計(jì)劃申請金融學(xué)/金融工程/金融科技等相關(guān)專業(yè)的同學(xué)

豐富簡歷

需要增加量化分析經(jīng)歷，實(shí)踐完整流程，豐富簡歷的同學(xué)

鍛煉技能

想要快速補(bǔ)充量化投資領(lǐng)域知識，并掌握Python數(shù)據(jù)處理和建模技能的同學(xué)

專業(yè)探索

希望了解并體驗(yàn)業(yè)界常規(guī)作業(yè)模式，提前感知專業(yè)與職業(yè)興趣的同學(xué)

為什么要進(jìn)行量化金融項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)？

申請需要

定量金融/金融工程等申請非常看重定量分析與編程技能

錄取偏好實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)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(jī)會脫穎而出

本科積累

本科專業(yè)課程設(shè)置的局限，定量分析與編程技能欠佳

受自身機(jī)會與學(xué)校資源等的限制，對口高含金量經(jīng)歷缺乏

無法很好匹配專業(yè)對學(xué)生數(shù)據(jù)能力的要求，整體競爭力不強(qiáng)

想要通過做項(xiàng)目以提升背景，你是不是也遇到這樣的問題？

資源有限，個(gè)性化不足

校內(nèi)的課程設(shè)計(jì)項(xiàng)目通常在深度、廣度、個(gè)性化方面都有不足，難有合適的獨(dú)立項(xiàng)目機(jī)會

認(rèn)知有限，項(xiàng)目難定

不確定哪類項(xiàng)目對自己的申請幫助最大，項(xiàng)目主題、所涉技能、后期申請應(yīng)用都沒有頭緒

毫無經(jīng)驗(yàn)，流程不熟

缺乏相應(yīng)指導(dǎo)，自己開展毫無頭緒，不清楚分析步驟、適用方法、研究側(cè)重等

不會編程，學(xué)習(xí)艱難

編程基礎(chǔ)薄弱，遇到報(bào)錯(cuò)無法解決，查看別人代碼難以領(lǐng)會意圖，學(xué)習(xí)過程艱難

針對以上常見問題，指南者留學(xué)打造量化金融項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

針對量化金融專業(yè)中的重要主題——量化投資，
由指導(dǎo)老師帶領(lǐng)學(xué)員，學(xué)習(xí)并進(jìn)行量化策略構(gòu)建，
實(shí)踐從數(shù)據(jù)獲取、處理分析、因子挖掘、組合構(gòu)建、回測評價(jià)的流程，探索量化金融的實(shí)際應(yīng)用。

留學(xué)申請服務(wù)

精準(zhǔn)針對留學(xué)申請，關(guān)鍵技能學(xué)習(xí)、專業(yè)實(shí)踐應(yīng)用、申請文書呈現(xiàn)、模擬面試準(zhǔn)備，四大環(huán)節(jié)全覆蓋

一對一項(xiàng)目推進(jìn)

一對一答疑指導(dǎo)，與學(xué)員共同推進(jìn)項(xiàng)目，提供項(xiàng)目解讀、數(shù)據(jù)說明、經(jīng)歷應(yīng)用等講解

細(xì)致的配套課程

前期課程覆蓋編程基礎(chǔ)，Python數(shù)據(jù)處理，實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)模型，投資策略構(gòu)建等內(nèi)容

豐富的案例講解

四大案例精講貫穿，包括大宗交易分析，F(xiàn)ama French三因子，單因子檢驗(yàn)與模型，多因子選股模型

進(jìn)度安排

學(xué)與練：

配套知識與技能補(bǔ)充（3-4周）

基礎(chǔ)與常用方法：金融數(shù)據(jù)獲取，處理，財(cái)務(wù)分析，金融計(jì)量常用方法，實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)
工具學(xué)習(xí)：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(yàn)、A股市場多因子模型

測：

代碼能力測試

用：

具體項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與論文報(bào)告產(chǎn)出（2-3周）