金融大數(shù)據(jù)分析 課件 項(xiàng)目4-6 大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行信貸、大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行風(fēng)控、大數(shù)據(jù)在證券業(yè)的應(yīng)用

金融大數(shù)據(jù)分析

項(xiàng)目四

任務(wù)一信貸機(jī)構(gòu)與信貸產(chǎn)品目錄1信貸的基本概念2信貸機(jī)構(gòu)的類型3銀行信貸管理5大數(shù)據(jù)信貸產(chǎn)品創(chuàng)新4信貸產(chǎn)品

案例導(dǎo)入提問導(dǎo)入：什么是信貸，什么是銀行信貸？案例導(dǎo)入：A銀行發(fā)票貸

課堂討論：大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何在A銀行的發(fā)票貸、稅金貸業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用的？請結(jié)合實(shí)際談?wù)?，大?shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行信貸中還有哪些應(yīng)用場景。案例導(dǎo)入

信貸的基本概念

信貸是一切以實(shí)現(xiàn)承諾為條件的價(jià)值運(yùn)動形式，包括存款、貸款、擔(dān)保、承諾、賒欠。狹義上僅指銀行貸款，廣義上同“信用”通用。信貸是用有償方式動員和分配資金的重要形式，是發(fā)展經(jīng)濟(jì)的有力杠桿。

其中，銀行貸款是最傳統(tǒng)、最廣泛的銀行信貸業(yè)務(wù)，銀行提供資金、到期收回本息，銀行是貸款人，客戶是借款人。

銀行貸款的要義在于“給予資金支持”，但是部分信貸業(yè)務(wù)銀行并不提供資金，只提供信用支持，如票據(jù)承兌、保函、信用證等。這些業(yè)務(wù)到期以后，一旦客戶違約，銀行就要承擔(dān)付款義務(wù)，其風(fēng)險(xiǎn)和資金貸款一樣。因不占用銀行資金、不進(jìn)銀行資產(chǎn)負(fù)債表，故稱表外信貸。

信貸機(jī)構(gòu)的類型

信貸機(jī)構(gòu)，又稱放貸人，目前的放貸人包括三大類。

銀行信貸機(jī)構(gòu)民間金融商業(yè)信用

銀行信貸管理

在金融脫媒化趨勢明顯的今天，傳統(tǒng)銀行依然是信貸市場的主要供應(yīng)商，非銀行金融機(jī)構(gòu)、民間金融、商業(yè)信用大多借鑒了銀行的信貸管理方法，并對其加以改進(jìn)，很多管理人員也來自傳統(tǒng)銀行。信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信貸管理體系信貸業(yè)務(wù)流程審貸分離

信貸產(chǎn)品

傳統(tǒng)的銀行業(yè)務(wù)有四種：貸款、票據(jù)、信用證、保函，其余大多都是在這四種業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上的創(chuàng)新，如貿(mào)易融資、供應(yīng)鏈融資、同業(yè)信貸業(yè)務(wù)等。傳統(tǒng)貸款產(chǎn)品票據(jù)融資產(chǎn)品貿(mào)易融資產(chǎn)品

大數(shù)據(jù)信貸產(chǎn)品創(chuàng)新

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息采集存儲交互技術(shù)的發(fā)展與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的創(chuàng)新，金融機(jī)構(gòu)加大了采集和深入挖掘整合對內(nèi)外部多渠道數(shù)據(jù)的力度，實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)驅(qū)動的輔助下，進(jìn)行信貸產(chǎn)品運(yùn)營管理，并推動普惠金融信貸產(chǎn)品創(chuàng)新。

以積累的結(jié)算、資產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的信貸產(chǎn)品

以政府機(jī)構(gòu)或其他第三方提供數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的信貸產(chǎn)品以供應(yīng)鏈核心企業(yè)上下游的經(jīng)營數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的信貸產(chǎn)品

信貸機(jī)構(gòu)與信貸產(chǎn)品

發(fā)起頭腦風(fēng)暴：大數(shù)據(jù)信貸產(chǎn)品創(chuàng)新的作業(yè)和影響有哪些？《金融產(chǎn)品創(chuàng)新，助力脫貧地區(qū)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》金融大數(shù)據(jù)分析

項(xiàng)目四

任務(wù)二大數(shù)據(jù)賦能信貸業(yè)務(wù)主講教師：李方超目錄1大數(shù)據(jù)在貸前準(zhǔn)入的應(yīng)用2大數(shù)據(jù)在貸中審核的應(yīng)用3大數(shù)據(jù)在貸后管理的應(yīng)用5大數(shù)據(jù)在信貸業(yè)務(wù)中的優(yōu)勢4大數(shù)據(jù)信貸未來發(fā)展趨勢

大數(shù)據(jù)賦能信貸業(yè)務(wù)提問導(dǎo)入：傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的流程是怎么樣的？

課堂討論：網(wǎng)商銀行“310”模式是如何實(shí)現(xiàn)的？（3分鐘申貸、1秒鐘放款、全程0人工介入的全流程線上貸款模式）大數(shù)據(jù)賦能信貸業(yè)務(wù)

大數(shù)據(jù)在貸前準(zhǔn)入的應(yīng)用案例分析：微粒貸的業(yè)務(wù)模式

大數(shù)據(jù)在貸前準(zhǔn)入的應(yīng)用

微粒貸在貸前準(zhǔn)入階段會利用大數(shù)據(jù)技術(shù)刪選白名單。針對白名單用戶，微眾銀行會主動邀請，為他們開辟專門的貸款入口。信用初步判斷多頭借貸風(fēng)險(xiǎn)分析白名單邀請制

大數(shù)據(jù)在貸中審核的應(yīng)用

在貸中審核階段，微眾銀行會從利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶身份信息進(jìn)行深入的識別監(jiān)測，另外還會結(jié)合騰訊相關(guān)數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)綜合分析得出用戶的還款意愿和還款能力來綜合確定授信額度。識別監(jiān)測欺詐風(fēng)險(xiǎn)確定授信額度

大數(shù)據(jù)在貸后管理的應(yīng)用

在貸后管理階段，微眾銀行為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶的異常，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶的信息進(jìn)行動態(tài)的監(jiān)測。針對逾期用戶，微眾銀行采用智能的分級催收方式進(jìn)行催收管理。動態(tài)監(jiān)測智能催收管理

大數(shù)據(jù)在信貸業(yè)務(wù)中的優(yōu)勢

發(fā)起搶答：大數(shù)據(jù)在信貸業(yè)務(wù)中的優(yōu)勢？大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為信貸業(yè)務(wù)帶來了眾多積極影響，主要的優(yōu)勢在于：側(cè)重于信用審批縮短貸款審批時(shí)間涉及用戶群體更廣泛

大數(shù)據(jù)未來發(fā)展趨勢

發(fā)起頭腦風(fēng)暴：大數(shù)據(jù)信貸未來發(fā)展趨勢是什么？夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，加大外部數(shù)據(jù)引入力度探索新興數(shù)字技術(shù)在信貸決策領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展大數(shù)據(jù)驅(qū)動信貸智能決策模式應(yīng)用范圍金融大數(shù)據(jù)分析

項(xiàng)目四

任務(wù)三大數(shù)據(jù)在信貸中的典型應(yīng)用場景主講教師：***目錄1客戶畫像和產(chǎn)品設(shè)計(jì)2批量獲客和精準(zhǔn)營銷3大數(shù)據(jù)征信服務(wù)

大數(shù)據(jù)在信貸中的典型應(yīng)用場景提問導(dǎo)入：大數(shù)據(jù)在信貸中的有哪些典型應(yīng)用場景？

課堂討論：芝麻信用分是由哪些維度刻畫的？它有什么作用？大數(shù)據(jù)在信貸中的典型應(yīng)用場景

客戶畫像和產(chǎn)品設(shè)計(jì)

數(shù)字化技術(shù)能夠整合零散客戶資源，充分利用客戶行為、偏好、財(cái)富等數(shù)據(jù)，為用戶設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽，洞察客戶需求，精準(zhǔn)匹配產(chǎn)品、服務(wù)、內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)客戶的一對一精準(zhǔn)營銷服務(wù)，利用不同的底層數(shù)據(jù)分析以及使用特定計(jì)算公式挖掘出了客戶的重要風(fēng)險(xiǎn)特征信息，從而更加優(yōu)質(zhì)的為客戶提供服務(wù)，降低所面臨的客戶身份識別的風(fēng)險(xiǎn)。

構(gòu)建金融產(chǎn)品用戶畫像的過程中，標(biāo)簽選擇應(yīng)當(dāng)遵循如下原則：

以信用信息和人口屬性為主建立標(biāo)簽多采用強(qiáng)相關(guān)信息建立標(biāo)簽轉(zhuǎn)定量信息為定性信息建立標(biāo)簽

信貸產(chǎn)品設(shè)計(jì)：借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，銀行信貸產(chǎn)品經(jīng)理可以設(shè)計(jì)出更多具有創(chuàng)新性的信貸產(chǎn)品，在實(shí)際的崗位職責(zé)當(dāng)中，信貸產(chǎn)品經(jīng)理除了需要了解信貸的業(yè)務(wù)跟流程外，還必須理解風(fēng)險(xiǎn)中的各項(xiàng)細(xì)則。

產(chǎn)品定位風(fēng)控定價(jià)與授信客戶畫像和產(chǎn)品設(shè)計(jì)

批量獲客和精準(zhǔn)營銷

伴隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，政務(wù)數(shù)據(jù)市場化的逐步推進(jìn)以及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，銀行等金融機(jī)構(gòu)在陌生拜訪、線下地推、電話營銷等傳統(tǒng)獲客方式之外，拓展了政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)服務(wù)平臺、核心企業(yè)等新興渠道。內(nèi)部資源挖掘平臺批量獲客供應(yīng)鏈批量獲客

批量獲客和精準(zhǔn)營銷

針對信貸業(yè)務(wù)，優(yōu)化營銷渠道，通過對客戶各類信息的挖掘和分析，了解客戶的支付偏好和渠道偏好，掌握客戶需求，精準(zhǔn)篩選目標(biāo)客戶，為客戶推薦滿足其需求的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，節(jié)約營銷成本，提高營銷效率。潛在客戶挖掘競爭對手客戶轉(zhuǎn)移老客戶保留流失客戶挽留

大數(shù)據(jù)征信服務(wù)

大數(shù)據(jù)征信服務(wù)小微企業(yè)融資的典型特征事實(shí)

大部分小微企業(yè)有融資需求，“信用貸”和“首貸”占比較高

傳統(tǒng)征信覆蓋范圍有限，大數(shù)據(jù)征信服務(wù)小微企業(yè)融資空間廣闊大數(shù)據(jù)征信提升小微金融服務(wù)質(zhì)量，縮短小微企業(yè)融資等待時(shí)間

大數(shù)據(jù)征信服務(wù)

大數(shù)據(jù)征信服務(wù)小微企業(yè)融資的作用機(jī)理：大數(shù)據(jù)征信拓寬信息來源和共享范圍，解決小微企業(yè)融資“缺征信”的痛點(diǎn)。大數(shù)據(jù)征信嵌入小微金融流程，創(chuàng)新滿足小微企業(yè)融資需求的信貸產(chǎn)品和模式。大數(shù)據(jù)征信完善小微企業(yè)信用評估體系，助力小微企業(yè)供應(yīng)鏈融資健康發(fā)展。

大數(shù)據(jù)征信服務(wù)

大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈技術(shù)相結(jié)合，能確保小微企業(yè)源頭數(shù)據(jù)的真實(shí)供給和鏈上信息的可信流轉(zhuǎn)，構(gòu)建服務(wù)小微企業(yè)融資的“大數(shù)據(jù)+區(qū)塊鏈”大數(shù)據(jù)征信體系，推動區(qū)塊鏈、供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈“三鏈融合”，使大數(shù)據(jù)征信覆蓋供應(yīng)鏈末端的小微企業(yè)，解決小微金融信息不對稱難題，高質(zhì)量服務(wù)小微企業(yè)融資。金融大數(shù)據(jù)分析

項(xiàng)目六

任務(wù)二

商業(yè)銀行智能風(fēng)控目錄1商業(yè)銀行智能風(fēng)控主體和對象2商業(yè)銀行智能風(fēng)控的作用3商業(yè)銀行智能風(fēng)控內(nèi)容5商業(yè)銀行開展智能風(fēng)控的案例4商業(yè)銀行智能風(fēng)控手段與方法

商業(yè)銀行智能風(fēng)控主體和對象

提問導(dǎo)入：商業(yè)銀行智能風(fēng)控是利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段對銀行業(yè)務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估、預(yù)測和控制的一種風(fēng)險(xiǎn)管理方式。請問，商業(yè)銀行智能風(fēng)控涉及哪些主體和對象？風(fēng)險(xiǎn)管理部門、數(shù)據(jù)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、業(yè)務(wù)部門、法律部門、IT部門和客戶服務(wù)部門。對象是銀行的個(gè)人客戶和企業(yè)客戶。

這些角色和部門共同努力，通過智能風(fēng)控系統(tǒng)有效管理和控制商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，以保障銀行和客戶的利益。商業(yè)銀行智能風(fēng)控主體和對象

課堂討論：請思考商業(yè)銀行智能風(fēng)控對我們普通民眾有哪些好處？在這個(gè)過程中我們哪些隱私可能會暴露？國家需要采取怎樣的措施保護(hù)我們的個(gè)人隱私？商業(yè)銀行智能風(fēng)控的作用

商業(yè)銀行智能風(fēng)控內(nèi)容

商業(yè)銀行智能風(fēng)控是利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)對銀行業(yè)務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和控制。其主要目標(biāo)是確保銀行業(yè)務(wù)的安全和穩(wěn)定，為客戶提供可靠的服務(wù)。

商業(yè)銀行智能風(fēng)控手段與方法

發(fā)起搶答：商業(yè)銀行智能風(fēng)控可以依托于哪些技術(shù)實(shí)現(xiàn)？大數(shù)據(jù)技術(shù)人工智能技術(shù)系統(tǒng)集成技術(shù)人工審核區(qū)塊鏈技術(shù)

商業(yè)銀行開展智能風(fēng)控的案例案例分析：數(shù)字化轉(zhuǎn)型守護(hù)支付市場安全銀聯(lián)智能風(fēng)控的“智能化”主要通過什么實(shí)現(xiàn)？銀聯(lián)智能風(fēng)控通過實(shí)時(shí)響應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)合作等手段，實(shí)現(xiàn)了支付領(lǐng)域的智能化風(fēng)險(xiǎn)管理。它能夠在低于30毫秒的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)對交易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，攔截可疑交易并采取相應(yīng)措施。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析海量數(shù)據(jù)，識別風(fēng)險(xiǎn)模式和異常行為。同時(shí)，與其他支付機(jī)構(gòu)和合作伙伴合作，共享風(fēng)險(xiǎn)信息和防控措施，提升整個(gè)支付行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平。銀聯(lián)智能風(fēng)控系統(tǒng)的目標(biāo)是保障支付市場的安全穩(wěn)定運(yùn)行，守護(hù)用戶的資金安全底線。

智能風(fēng)控未來發(fā)展趨勢

發(fā)起頭腦風(fēng)暴：如何進(jìn)一步提升商業(yè)銀行智能風(fēng)控的效率和準(zhǔn)確性？請?zhí)岢鰟?chuàng)新的想法和方法，可以涉及現(xiàn)有技術(shù)或者可能的新技術(shù)應(yīng)用？引入增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)利用自然語言處理和情感分析整合多源數(shù)據(jù)探索新興技術(shù)的應(yīng)用強(qiáng)化數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)金融大數(shù)據(jù)分析

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

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

證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)字化轉(zhuǎn)型概念：案例導(dǎo)入——券商繼續(xù)加大對信息技術(shù)的投入,加速證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用在下面這些領(lǐng)域：推動市場發(fā)展提高客戶服務(wù)優(yōu)化投資組合提高風(fēng)控能力改善交易決策

證券數(shù)字化轉(zhuǎn)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(zhuǎn)型智能投顧：智能投顧的主要應(yīng)用場景券商經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)量化基金策略開發(fā)平臺財(cái)富管理

證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能投顧：智能投顧的缺點(diǎn)無法預(yù)測黑天鵝事件。沒有人性化服務(wù)。依賴互聯(lián)網(wǎng)和電腦終端。技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型證券業(yè)客戶關(guān)系管理：證券業(yè)客戶關(guān)系管理的概念證券業(yè)客戶關(guān)系的作用提高客戶忠誠度。促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展。降低營銷成本。提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力。提高公司聲譽(yù)和品牌形象

證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型證券業(yè)客戶關(guān)系管理：證券業(yè)客戶關(guān)系管理的特點(diǎn)客戶導(dǎo)向。多渠道互動。數(shù)據(jù)驅(qū)動。長期化管理精細(xì)化服務(wù)

證券數(shù)字化轉(zhuǎn)型證券業(yè)客戶關(guān)系管理：證券業(yè)客戶關(guān)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(gè)性化的投資服務(wù)優(yōu)勢。進(jìn)行精準(zhǔn)營銷和客戶關(guān)懷。建立專業(yè)的客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)科技化手段的運(yùn)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(chǔ)

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(dǎo)入：鄭州商品交易所利用動力煤期權(quán)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(diǎn)：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(diǎn)：量化異于傳統(tǒng)的其他特點(diǎn):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(gè)動態(tài)調(diào)整的過程。尋找大概率獲勝的機(jī)會。

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

課堂討論：量化交易是否應(yīng)該加強(qiáng)監(jiān)管？量化金融

量化金融量化金融的理論基礎(chǔ)：量化金融分別涉及以下科學(xué)領(lǐng)域概率統(tǒng)計(jì)理論。隨機(jī)過程理論。金融工程學(xué)理論。優(yōu)化理論機(jī)器學(xué)習(xí)理論數(shù)學(xué)金融理論

量化金融量化金融的理論基礎(chǔ)：量化金融具體理論介紹金融時(shí)序分析理論投資組合理論債券型產(chǎn)品利率的期限結(jié)構(gòu)衍生品定價(jià)金融大數(shù)據(jù)分析多因子策略及多因子量化交易實(shí)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(shí)現(xiàn)3多因子量化交易實(shí)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(yàn)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(shí)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(shí)現(xiàn)：多因子量化系統(tǒng)回測環(huán)境模擬環(huán)境實(shí)盤交易

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實(shí)現(xiàn)：多因子量化投資的編程實(shí)現(xiàn)多因子量化策略與市場環(huán)境指標(biāo)流動性指標(biāo)波動性指標(biāo)市場風(fēng)格指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)指標(biāo)

多因子策略基于多因子策略的量化投資的實(shí)現(xiàn)：多因子量化投資的編程實(shí)現(xiàn)多因子量化策略與市場環(huán)境指標(biāo)流動性指標(biāo)波動性指標(biāo)市場風(fēng)格指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)指標(biāo)

多因子實(shí)戰(zhàn)實(shí)訓(xùn)案例：任務(wù)目標(biāo)：了解量化投資的基本概念，掌握運(yùn)用相關(guān)指標(biāo)進(jìn)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(xué)習(xí)借助Python語言滬深兩市上市公司進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、指標(biāo)打分選取投資組合標(biāo)的；了解量化回測的基本概念以及常見量化回測工具backtrader，學(xué)習(xí)使用backtrader對投資組合進(jìn)行回測，查看交易記錄以及回測情況

多因子實(shí)戰(zhàn)實(shí)訓(xùn)案例：任務(wù)流程：1.項(xiàng)目導(dǎo)入—利用分析云進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，輸出量化策略投資環(huán)境分析報(bào)告。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理—讀取相關(guān)滬深A(yù)股的信息數(shù)據(jù)，利用Python語言進(jìn)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(guān)因子，利用代碼編輯器，借助Python，分行業(yè)進(jìn)行打分選取標(biāo)的。

多因子實(shí)戰(zhàn)實(shí)訓(xùn)案例：任務(wù)分析：項(xiàng)目導(dǎo)入：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：按照書上流程與示意圖完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作

多因子實(shí)戰(zhàn)實(shí)訓(xùn)案例：任務(wù)分析：項(xiàng)目導(dǎo)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(jìn)行市場整體環(huán)境分析對成交額和換手率進(jìn)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(jìn)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(jìn)行可視化，分析市場風(fēng)格將滬深300與中證500風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)進(jìn)行可視化并進(jìn)行分析

多因子實(shí)戰(zhàn)實(shí)訓(xùn)案例：任務(wù)分析：數(shù)據(jù)預(yù)處理：任務(wù)描述：導(dǎo)入滬深A(yù)股相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，剔除異常值。操作步驟:引入