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【量化投资】思想、策略与R语言实战

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本课程旨在帮助你高效实现:
1:深入理解量化投资的思想,建立起量化投资的理论直觉;
2:熟练灵活使用R语言,能藉助R语言工具高效迅速构建量化投资策略;
3:培养强烈的市场投资直觉,能通过构建量化投资策略敏锐捕捉市场盈利,赢取市场套利空间。

上课信息

上课时间: 2017年3月25-27日 (三天)
上午9:00至12:00; 下午1:30至4:30; 答疑4:30至5:00

上课地点: 北京市海淀区首都体育学院

【量化投资】思想、策略与R语言实战

第2天 金融时间序列, 基本面选股策略, 投资组合

金融时间序列分析

1. 认识金融时间序列

2. 时间序列的平稳性检验与白噪声探讨

3. 时间序列平滑处理

4. 金融时间序列建模预测

5. 时间序列波动的集聚效应

案例: 以上证综指为例,运用统计方法检验时间序列数据可预测性的前提条件。

案例: 运用ARIMA模型进行批量模拟建模,以预测股票未来的收益率。

案例: 使用GARCH模型预测波动率,并将其应用于VaR模型的风险管控。

量化选股策略

6. 基本面分析(FundamentalAnalysis)选股

6.1 短期偿债能力指标

6.2 营运能力指标

6.3 资本结构与长期偿债能力分析指标

6.4 盈利能力指标

7. Benjamin Graham价值选股

7.1 Graham选股公式三个标准

7.2 中国股市的检验

7.3 经典十项法则及详解

7.4 Graham选股策略的实现与市场表现

8. GARP 选股策略

9. CAPM超额Alpha选股

10. 三因子模型选股

投资组合配置

11. 马科维茨风险-收益模型原理

12. Black-Litterman模型

第3天 常用技术指标,投资表现衡量,高频数据分析

投资绩效表现分析

1. 收益分析

2. 风险分析

3. PerformanceAnalytics包的介绍与应用

技术指标、买卖点捕捉

4. K线图形态分析

5. 均线系统

6. 动量交易策略

7. 相对强弱指标(RSI)与市场反转

7.1 RSI

7.2 RSI

8. 随机指标KDJ与价格波动

9. 高频金融数据分析

9.1 非同步交易

9.2 交易数据的经验特征

9.3 价格变化模型

9.4 持续期模型

9.5 处理市场微观结构噪声

第4天 量化投资策略实战

1. 通道策略

2. 多指标组合投资策略

3. 量价关系分析

4. 配对交易策略

5. 轮动投资策略

6. 仓位控制

7. 一个趋势存在與否的判斷策略

8. 趋势追踪策略

9. 利用均值回归在震荡中获取交易机会

10. 追涨杀跌策略

11. 支持向量机与股票涨跌预测

12. 神经网络与股票涨跌预测


报名时间 2017-01-01 00:00 至 2017-03-25 00:00
培训时间 2017年3月25-27日 (三天)
培训地点 北京市海淀区首都体育学院
培训费用 4000元 / 3200元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)
授课安排 上午9:00至12:00; 下午1:30至4:30; 答疑4:30至5:00


讲师介绍:

蔡立耑(Terry Tsai),美国伊利诺伊大学金融硕士,华盛顿大学经济学硕士、博士,在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。
生长于台湾,求学于美国,在台湾的信息与金融业担任高级顾问,不仅拥有扎实的金融理论基础,而且具备广阔的国际视野与前沿的研究理念!
主持多项金融大数据研究项目,涉及SAS、R、Matlab、Mathematica、Java 与C#、F# 等多种统计分析工具与编程语言。在数据处理、数据分析以及数据可视化等数据科学领域有丰富的经验和独到的见解。
亲身实践各种金融应用,主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究,例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。



课程特色

1:现场教学,可现场和老师互动,解决当下的课程疑惑

2:课程内容丰富,囊括了许多量化投资的理论知识

3:课程内容新颖,应用前沿的学术理论

4:教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学

5:学员能快速掌握灵活R语言,能在现实中通过此工具解决量化投资等综合金融问题

6:可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络


课程目标

本课程旨在有限的时间内帮助学员高效实现:

1:深入理解量化投资的思想,建立起量化投资的理论直觉

2:熟练灵活使用R语言,能藉助R语言工具高效迅速构建量化投资策略

3:培养强烈的市场投资直觉,能通过构建量化投资策略敏锐捕捉市场盈利,赢取市场套利空间


课程大纲:

实战班

2金融时间序列, 基本面选股策略, 投资组合

金融时间序列分析

1. 认识金融时间序列

2. 时间序列的平稳性检验与白噪声探讨

3. 时间序列平滑处理

4. 金融时间序列建模预测

5. 时间序列波动的集聚效应

案例: 以上证综指为例,运用统计方法检验时间序列数据可预测性的前提条件。

案例: 运用ARIMA模型进行批量模拟建模,以预测股票未来的收益率。

案例: 使用GARCH模型预测波动率,并将其应用于VaR模型的风险管控。


量化选股策略

6. 基本面分析(FundamentalAnalysis)选股

 6.1 短期偿债能力指标

 6.2 营运能力指标

 6.3 资本结构与长期偿债能力分析指标

 6.4 盈利能力指标

7. Benjamin Graham价值选股

 7.1 Graham选股公式三个标准

 7.2 中国股市的检验

 7.3 经典十项法则及详解

 7.4 Graham选股策略的实现与市场表现

8. GARP 选股策略

9. CAPM超额Alpha选股

10. 三因子模型选股


投资组合配置

11. 马科维茨风险-收益模型原理

12. Black-Litterman模型


3常用技术指标,投资表现衡量,高频数据分析

投资绩效表现分析

1. 收益分析

2. 风险分析

3. PerformanceAnalytics包的介绍与应用


技术指标、买卖点捕捉

4. K线图形态分析

5. 均线系统

6. 动量交易策略

7. 相对强弱指标(RSI)与市场反转

 7.1 RSI "黄金交叉"与“死亡交叉”探讨

 7.2 RSI "顶背离"探讨

8. 随机指标KDJ与价格波动

9. 高频金融数据分析

 9.1 非同步交易

 9.2 交易数据的经验特征

 9.3 价格变化模型

 9.4 持续期模型

 9.5 处理市场微观结构噪声


4量化投资策略实

1. 通道策略

2. 多指标组合投资策略

3. 量价关系分析

4. 配对交易策略

5. 轮动投资策略

6. 仓位控制

7. 一个趋势存在與否的判斷策略

8. 趋势追踪策略

9. 利用均值回归在震荡中获取交易机会

10. 追涨杀跌策略

11. 支持向量机与股票涨跌预测

12. 神经网络与股票涨跌预测


R语言基础及量化基础班:http://www.peixun.net/view/381_detail.html


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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