F210627001J 牛市行情下的盈利与风险策略管理【程序+文档】.rar

上传者: jackeydengjun | 上传时间: 2021-07-24 20:07:05 | 文件大小: 3.25MB | 文件类型: RAR
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。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 7 个子文件 3.25MB ) F210627001J 牛市行情下的盈利与风险策略管理【程序+文档】.rar","children":[{"title":"F210627001J 牛市行情下的盈利与风险策略管理【程序+文档】","children":[{"title":"必读说明www.itcoder.store.docx <span style='color:#111;'> 56.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"牛市行情下的盈利策略与风险管理代码","children":[{"title":"stock_prices.xlsx <span style='color:#111;'> 12.11KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"option_prices.xlsx <span style='color:#111;'> 12.65KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"基于Python量化策略 - 牛市行情下的盈利与风险策略管理.ipynb <span style='color:#111;'> 1.69MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"china_options.xlsx <span style='color:#111;'> 173.68KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".ipynb_checkpoints","children":[{"title":"基于Python量化策略 - 牛市行情下的盈利与风险策略管理-checkpoint.ipynb <span style='color:#111;'> 1.69MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true},{"title":"基于Python量化策略 - 牛市行情下的盈利与风险策略管理.doc <span style='color:#111;'> 1.36MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明