券商行业周报（2021年第二十七期）：上半年业绩再创新高，投行盈利能力增强.pdf

非银金融行业：券商板块盈利估值背离开始修复，继续沿高ROA条线布局.pdf

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1 项目背景 A股市场散户较多，这类人缺乏专业投资知识并且情绪极易被大盘涨跌所左右，因而我国的牛市总是阶段性的疯牛，而很难走出持续性的慢牛。这也让不少投资在熊市赚到的钱全亏在牛市里。因此，在投资过程中具备一定的风险管理意识是很重要的。而期权赋予了持有人具有强保护力的权利，正是绝佳的金融风险管理产品。基于此，本项目将构建股票加期权的投资组合，使用真实的市场数据，回测其七月份牛市环境下的盈利能力，并探究其在大跌的几个交易日里的避险价值。 2 数据探索 数据探索的关键环节包括： （1）获取数据 在进行金融量化分析过程中从外部获取的数据往往是不干净的，需要进行数据预处理（获取、整理、加工和清洗），通常数据预处理过程会占用较多的时间，只有处理好后干净的数据再进行数据分析才是高效可靠的。本项目使用到的数据集包括上证50ETF（510050.sh）和沪深300ETF（510300.sh，沪市）期权合约对应标的价格、华夏上证50ETF期权历史数据和期权价格数据； （2）数据预处理 数据预处理是从数据中检测、纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。数据预处理的目的是让数据适应模型，匹配模型的需求； （3）特征工程 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程，可以通过挑选最相关的特征，提取特征以及创造特征来实现； （4）数据可视化分析 通过Python matplotlib绘制可视化图形对数据进行直观分析； （5）建模 测试模型并预测出结果。

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