【量化入门03】手撸8个经典技术因子 你将学到什么 - 区分因子、特征与Alpha信号三个概念的不同层面 - 掌握三大类因子的构建方法:技术因子、基本面因子、另类数据因子 - 理解动量、反转、波动率、换手率等技术因子的构建逻辑 - 掌握PE、PB、ROE等基本面因子的含义与使用注意事项 - 学会因子处理三大技术:Z-score标准化、截面排名、行业中性化 - 理解IC(信息系数)和IC_IR的计算方法与评价标准 - 掌握Rank IC(Spearman秩相关)为何优于Pearson IC 课程特色 - 真实美股数据实战(非模拟数据) - 可运行的Python代码(Jupyter Notebook) - 华尔街从业者视角:量化研究员的核心日常工作 - 因子从构建到处理到评估的完整方法论 - 行业中性化的必要性与实现方式 适合人群 - 想掌握量化选股核心技能的投资者 - 对因子投资感兴趣的金融专业学生 - 想从数据科学转向量化金融的工程师 - 需要系统学习特征工程方法的策略开发者 课程大纲 本节课内容概要: 1. 因子、特征、Alpha信号的定义与区别 2. 技术因子构建:动量、反转、波动率、换手率 3. 基本面因子:PE/PB/ROE等价值与质量指标 4. 另类数据因子:新闻情绪、Amihud非流动性 5. Z-score标准化与截面排名 6. 行业中性化——消除行业偏差 7. IC与IC_IR的计算、可视化与评价标准 配套资料 购买后你将获得: 1. 环境安装教学视频 2. Python源代码(Jupyter Notebook,可直接运行) #量化交易 #量化 #量化交易策略 #股票知识 #投资
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