金融大數(shù)據(jù)分析 課件 項目六 大數(shù)據(jù)在證券業(yè)的應用 任務1-4（需要美化）

金融大數(shù)據(jù)分析

證券數(shù)字化轉型目錄1證券數(shù)字化轉型概念2智能投顧3證券業(yè)客戶關系

大數(shù)據(jù)賦能信貸業(yè)務提問導入：傳統(tǒng)證券業(yè)有哪些業(yè)務，目前的數(shù)字化可以應用到哪些場景？

證券數(shù)字化轉型數(shù)字化轉型概念：案例導入——券商繼續(xù)加大對信息技術的投入,加速證券數(shù)字化轉型應用在下面這些領域：推動市場發(fā)展提高客戶服務優(yōu)化投資組合提高風控能力改善交易決策

證券數(shù)字化轉型智能投顧：智能投顧概念傳統(tǒng)投顧與智能投顧差異

證券數(shù)字化轉型智能投顧：智能投顧的主要應用場景券商經(jīng)紀業(yè)務量化基金策略開發(fā)平臺財富管理

證券數(shù)字化轉型智能投顧：智能投顧的缺點無法預測黑天鵝事件。沒有人性化服務。依賴互聯(lián)網(wǎng)和電腦終端。技術風險。

證券數(shù)字化轉型證券業(yè)客戶關系管理：證券業(yè)客戶關系管理的概念證券業(yè)客戶關系的作用提高客戶忠誠度。促進業(yè)務發(fā)展。降低營銷成本。提高風險控制能力。提高公司聲譽和品牌形象

證券數(shù)字化轉型證券業(yè)客戶關系管理：證券業(yè)客戶關系管理的特點客戶導向。多渠道互動。數(shù)據(jù)驅動。長期化管理精細化服務

證券數(shù)字化轉型證券業(yè)客戶關系管理：證券業(yè)客戶關系管理的方法建立完善的客戶檔案和數(shù)據(jù)體系。建立個性化的投資服務優(yōu)勢。進行精準營銷和客戶關懷。建立專業(yè)的客戶服務團隊科技化手段的運用金融大數(shù)據(jù)分析

量化金融主講教師：目錄1量化金融的概念2量化金融分類3量化金融的理論基礎

量化金融量化金融概念：什么是量化金融量化金融的分類

量化金融案例導入：鄭州商品交易所利用動力煤期權與期貨的協(xié)同套保

課堂討論：是否還有其他策略？量化金融

量化金融量化金融的優(yōu)勢和特點：量化金融的優(yōu)勢:如何接收接受與決策？

量化金融量化金融的優(yōu)勢和特點：量化異于傳統(tǒng)的其他特點:量化投資是基于對市場深入理解而形成的合乎邏輯的投資理念和投資方法。量化投資是一種主動型策略。量化投資是一個動態(tài)調(diào)整的過程。尋找大概率獲勝的機會。

量化金融量化金融的優(yōu)勢和特點：數(shù)字中國--量化投資與監(jiān)管導入

課堂討論：量化交易是否應該加強監(jiān)管？量化金融

量化金融量化金融的理論基礎：量化金融分別涉及以下科學領域概率統(tǒng)計理論。隨機過程理論。金融工程學理論。優(yōu)化理論機器學習理論數(shù)學金融理論

量化金融量化金融的理論基礎：量化金融具體理論介紹金融時序分析理論投資組合理論債券型產(chǎn)品利率的期限結構衍生品定價金融大數(shù)據(jù)分析多因子策略及多因子量化交易實踐介紹主講教師：目錄1多因子模型概念和優(yōu)勢2基于多因子策略的量化投資實現(xiàn)3多因子量化交易實踐

多因子策略

多因子策略多因子策略概念：多因子策略優(yōu)勢因子類型介紹

多因子策略多因子策略概念：多因子選股模型判斷方法打分法回歸法多因子選股模型的建立過程選取因子檢驗因子因子剔除建立綜合模型并選股

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現(xiàn)：多因子量化系統(tǒng)

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現(xiàn)：多因子量化系統(tǒng)回測環(huán)境模擬環(huán)境實盤交易

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現(xiàn)：多因子量化投資的編程實現(xiàn)多因子量化策略與市場環(huán)境指標流動性指標波動性指標市場風格指標風險溢價指標

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實現(xiàn)：多因子量化投資的編程實現(xiàn)多因子量化策略與市場環(huán)境指標流動性指標波動性指標市場風格指標風險溢價指標

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務目標：了解量化投資的基本概念，掌握運用相關指標進行量化投資環(huán)境分析；理解多因子選股的具體操作流程，學習借助Python語言滬深兩市上市公司進行數(shù)據(jù)清洗、指標打分選取投資組合標的；了解量化回測的基本概念以及常見量化回測工具backtrader，學習使用backtrader對投資組合進行回測，查看交易記錄以及回測情況

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務流程：1.項目導入—利用分析云進行數(shù)據(jù)可視化，輸出量化策略投資環(huán)境分析報告。2.數(shù)據(jù)預處理—讀取相關滬深A股的信息數(shù)據(jù)，利用Python語言進行股票的初步篩選和數(shù)據(jù)清洗。3.數(shù)據(jù)分析與挖掘—依據(jù)選取的相關因子，利用代碼編輯器，借助Python，分行業(yè)進行打分選取標的。

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：項目導入：數(shù)據(jù)準備：按照書上流程與示意圖完成數(shù)據(jù)準備工作

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：項目導入：數(shù)據(jù)可視化：按照書上流程與示意圖完成下列數(shù)據(jù)可視化進行市場整體環(huán)境分析對成交額和換手率進行可視化，分析市場流動性及活躍度將不同指數(shù)的波動率數(shù)據(jù)進行可視化，分析波動率走勢情況對不同指數(shù)相對于上證指數(shù)的超額收益進行可視化，分析市場風格將滬深300與中證500風險溢價進行可視化并進行分析

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：數(shù)據(jù)預處理：任務描述：導入滬深A股相關數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗，剔除異常值。操作步驟:引入相關第三方Python庫讀取相關數(shù)據(jù)異常值數(shù)據(jù)清洗將清洗好的數(shù)據(jù)導出至“滬深A股.xls”

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：數(shù)據(jù)分析與挖掘：打分法選取標的：數(shù)據(jù)準備任務描述操作步驟：

多因子實戰(zhàn)實訓案例：任務分析：數(shù)據(jù)分析與挖掘：資產(chǎn)組合回測：任務描述操作步驟：繪制圖像金融大數(shù)據(jù)分析項目六：大數(shù)據(jù)在證券業(yè)的應用主講教師：XXX量化投資者情緒分析一、量化投資者情緒的概念

量化投資者情緒是指通過采集和分析投資者在交易過程中的行為、情緒和言論等數(shù)據(jù)，并運用統(tǒng)計學和機器學習算法進行量化分析，最終衍生出的一種反映市場風險偏好和心理狀態(tài)的指數(shù)或指標。這些數(shù)據(jù)包括但不限于股市交易量、股價變動、大宗交易、輿情指數(shù)、搜索指數(shù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。量化投資者情緒分析二、量化投資者情緒分析的優(yōu)勢

1.提高投資決策效率2.挖掘市場潛在機會3.提高投資回報率4.有效管理投資風險量化投資者情緒分析三、量化投資者情緒分析方法的步驟1.收集情緒數(shù)據(jù)2.文本分析3.建立情緒指數(shù)模型4.制定投資策略5.監(jiān)測市場情緒量化投資者情緒分析四、量化投資者分析的方法1.情緒指標法2.文本挖掘法3.機器學習法