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金工课程项目

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金工课程项目 [2025/02/25 09:24] – [课程项目] kk金工课程项目 [2025/02/25 09:32] (当前版本) – [2. 实施框架(以"机器学习驱动的多因子选股系统"为例)] kk
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 ====== 课程项目说明 ====== ====== 课程项目说明 ======
  
-===== 建议研究方向 =====+===== 一、建议研究方向 =====
  
 ==== 1. 现代投资组合理论与资产定价模型应用方向 ==== ==== 1. 现代投资组合理论与资产定价模型应用方向 ====
行 130: 行 130:
  
 技术实现: 技术实现:
 +
   * 期权定价模型   * 期权定价模型
   * 策略优化算法   * 策略优化算法
行 137: 行 138:
  
  
 +===== 二、研究实施指南 =====
 +
 +==== 1. 选题建议 ====
 +
 +  * 结合课程重点章节
 +  * 对应实际应用场景
 +  * 融合技术实现能力
 +  * 考虑创新价值
 +
 +==== 2. 实施框架(以"机器学习驱动的多因子选股系统"为例) ====
 +
 +
 +=== A. 理论分析阶段 ===
 +
 +1. 投资理论回顾
 +
 +     * MPT核心观点
 +     * CAPM模型假设
 +     * APT模型应用
 +
 +2. 策略设计
 +
 +     * 因子选择逻辑
 +     * 机器学习方法
 +     * 组合优化方案
 +
 +=== B. 技术实现阶段 ===
 +
 +
 +class MLFactorSystem:
 +    def __init__(self):
 +        self.data_engine = None
 +        self.factor_generator = None
 +        self.ml_model = None
 +        self.portfolio_optimizer = None
 +        
 +    def generate_factors(self):
 +        # 因子计算
 +        pass
 +        
 +    def train_model(self):
 +        # 模型训练
 +        pass
 +        
 +    def optimize_portfolio(self):
 +        # 组合优化
 +        pass
 +
 +
 +==== 3. 评估体系 ====
 +
 +=== A. 策略评估 ===
 +
 +  * 超额收益能力
 +  * 风险调整收益
 +  * 换手率分析
 +  * 交易成本影响
 +
 +=== B. 系统评估 ===
 +
 +  * 运行效率
 +  * 实用性
 +  * 可扩展性
 +  * 维护成本
 +
 +===== 三、考核要点 =====
 +
 +==== 1. 理论应用(30%) ====
 +
 +  * 理论理解准确性
 +  * 应用场景适当性
 +  * 创新价值
 +
 +==== 2. 技术实现(30%) ====
 +
 +  * 代码质量
 +  * 系统架构
 +  * 性能表现
 +
 +==== 3. 实践价值(30%) ====
 +
 +  * 解决方案完整性
 +  * 实用价值
 +  * 推广潜力
 +
 +==== 4. 研究过程(10%) ====
 +
 +  * 进度管理
 +  * 文档完整性
 +  * 项目展示表现
 +
 +===== 四、预期成果 =====
 +
 +==== 1. 研究报告 ====
 +
 +  * 理论分析
 +  * 方案设计
 +  * 实现细节
 +  * 测试结果
 +  * 应用价值分析
 +  * 心得体会(不要来虚的)
 +
 +==== 2. 技术文档 ====
 +
 +  * 系统架构说明
 +  * 接口文档
 +  * 部署指南
 +  * 使用手册
 +
 +==== 3. 代码交付 ====
 +
 +  * 源代码
 +  * 测试用例
 +  * 示例数据
 +  * 运行环境说明
金工课程项目.1740446686.txt.gz · 最后更改: 2025/02/25 09:24 由 kk

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