很多同學(xué)在留學(xué)準(zhǔn)備前期都經(jīng)常很迷茫，對申請目標(biāo)，甚至未來職業(yè)發(fā)展方向都拿不定主意，不知道要如何選擇。想提前通過實習(xí)來進行全方位的了解，但無奈實習(xí)試錯機會少，而通過項目實戰(zhàn)，卻是個高性價選擇。

通過精心設(shè)計的項目，可以了解業(yè)界常規(guī)的作業(yè)模式，進行類似實踐，這對發(fā)現(xiàn)職業(yè)興趣、提升相關(guān)技能、積累實操經(jīng)歷都非常有益。

量化金融類專業(yè)，強調(diào)定量分析方法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，其細(xì)分領(lǐng)域包括證券定價、資產(chǎn)配置、量化交易、風(fēng)險管理等等。

指南者的量化金融項目實戰(zhàn)，就以量化投資為切入點，利用相關(guān)項目實戰(zhàn)，由指導(dǎo)老師帶領(lǐng)學(xué)員，學(xué)習(xí)使用各種量化分析方法來為期權(quán)定價、構(gòu)建投資策略并分析策略的表現(xiàn)；使用數(shù)據(jù)處理與可視化工具去挖掘每種投資組合表現(xiàn)背后的邏輯與歸因。通過定量研究復(fù)合指標(biāo)構(gòu)建及回測，構(gòu)建投資策略，形成分析報告，加深學(xué)生對衍生品的定價與風(fēng)險管理技能的掌握，從技能鍛煉和經(jīng)歷積累兩方面助力留學(xué)申請。進行體驗量化金融的實際應(yīng)用，帶你切實感受量化金融。

我們一起來看看在《基于投資者情緒構(gòu)建的期權(quán)組合策略》項目中，同學(xué)們都做了什么。

pROGRAM

歷史波動率是度量資產(chǎn)價格歷史變動的指標(biāo)。而隱含波動率則是資產(chǎn)價格未來一段時間的波動率，反映了投資者對標(biāo)的資產(chǎn)未來價格變動的預(yù)期，是市場情緒的體現(xiàn)。高的隱含波動率意味著市場預(yù)期資產(chǎn)價格會朝一方大幅波動或上下大幅振蕩。相反，低的隱含波動率意味著資產(chǎn)價格波動較小。研究隱含波動率可以得到更多的市場信號及投資者情緒。

本項目以隱含波動率為指標(biāo)選取某一時間點的股指平值期權(quán)構(gòu)建期權(quán)組合策略，計算不同預(yù)期下投資組合的回報率，并分析數(shù)據(jù)背后的邏輯與意義。不僅會使用量化方法去分析策略的表現(xiàn)，更會使用數(shù)據(jù)處理跟可視化工具去挖掘策略表現(xiàn)背后的邏輯與歸因。

優(yōu)秀學(xué)員報告展示

該項目是以是一個很有含金量的研究項目，結(jié)合了投資者情緒、衍生品定價和投資組合等重要的金工研究領(lǐng)域。從最后呈現(xiàn)的項目報告，我們可以看到該同學(xué)對量化金融有較好的知識與技能儲備：

1.一方面，期權(quán)定價、可投資產(chǎn)品篩選等都計算需要專業(yè)的資產(chǎn)定價知識基礎(chǔ)，另一方面需要對金融學(xué)和A股市場有一定的了解，熟悉常見的數(shù)據(jù)分析和回測方法；

2.利用python進行數(shù)據(jù)清洗及操作，使用數(shù)據(jù)處理跟可視化工具去挖掘策略表現(xiàn)背后的邏輯與歸因，涉及到數(shù)據(jù)匹配、篩選、匯總、計算等各種處理。

3.熟練的使用python語言的能力，整個項目的數(shù)據(jù)清洗到挖掘建模都是使用python完成的，包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn、sklearn等重要庫文件；

4.最終完成的項目報告總體很好的證明和解釋了在中國市場中隱含波動率用于期權(quán)誤定價判斷的可行性，可以為投資者挑選產(chǎn)品并構(gòu)建能夠獲得超額收益的投資組合。從真實數(shù)據(jù)出發(fā)完成實證論文具有實際的應(yīng)用價值。邏輯線明朗，專業(yè)名詞解釋得當(dāng)，整體報告的排版也很清晰有序；

5.通過完整的科研流程實現(xiàn)，同學(xué)對量化投資策略的研究生產(chǎn)流程更加熟悉，有了切實的體驗，對后續(xù)的專業(yè)選擇、文書撰寫、未來規(guī)劃都起到了一定積極作用。

項目背書

學(xué)習(xí)過程

【微語】你揮手告別的那一刻,我心中涌動著無盡的思念,愿你的留學(xué)生活如詩如畫,前程似錦。