课程项目说明

课程对应：现代投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论

• “基于多因子模型的指数增强策略研究”
• “ESG因子在A股市场的定价效应研究”
• “风格轮动策略设计与实现”
• “基于机器学习的阿尔法因子挖掘”

• “面向养老金的智能资产配置系统”
• “FOF基金动态再平衡策略研究”
• “多资产配置的风险平价策略优化”
• “'固收+'投资组合的动态管理”

主题：机器学习驱动的多因子选股系统

理论基础：MPT、CAPM、APT

实际问题：如何提升传统多因子模型的有效性？

技术实现：

• 因子挖掘与测试框架
• 机器学习模型集成
• 投资组合优化系统

应用场景：主动量化投资

课程对应：即期利率与远期利率、互换（市场、设计、估值与定价）

• “利率期限结构模型的实证应用”
• “银行间市场利率互换策略研究”
• “跨市场利率套利策略设计”
• “固定收益类量化投资策略”

• “企业利率风险管理决策支持系统”
• “金融机构利率风险度量系统”
• “结构性存款产品设计工具”
• “债券投资组合免疫策略”

主题：企业利率风险智能管理平台

理论基础：利率期限结构、互换定价

实际问题：如何帮助企业进行利率风险的动态管理？

技术实现：

• 情景分析系统
• 互换策略优化
• 风险监控平台

应用场景：企业财务风险管理

课程对应：远期与期货（市场、估值与定价、套期保值）

• “商品期货CTA策略设计与实现”
• “期货市场跨品种套利研究”
• “基于基本面数据的期货交易策略”
• “期货市场价格发现功能研究”

• “大宗商品企业动态套保系统”
• “航空燃油套期保值策略优化”
• “农产品期货价格风险管理”
• “企业原材料成本管理系统”

主题：智能化商品期货交易系统

理论基础：期货定价理论、套期保值理论

实际问题：如何实现期货交易策略的自动化执行？

技术实现：

• 市场行情分析
• 策略信号生成
• 自动交易执行

应用场景：期货投资与风险管理

课程对应：期权（市场、性质、策略、定价）

• “波动率期限结构交易策略”
• “期权市场中性策略设计”
• “基于期权特征的择时策略”
• “期权组合策略自动构建系统”

• “场外期权定价与风险管理平台”
• “结构性产品设计支持系统”
• “员工股票期权激励方案设计”
• “期权保护策略优化工具”

主题：智能期权策略构建平台

理论基础：期权定价理论、Greeks

实际问题：如何根据投资目标自动构建期权组合？

技术实现：

• 期权定价模型
• 策略优化算法
• 风险监控系统

应用场景：期权投资与产品设计

• 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

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

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

• 超额收益能力
• 风险调整收益
• 换手率分析
• 交易成本影响

• 运行效率
• 实用性
• 可扩展性
• 维护成本

• 理论理解准确性
• 应用场景适当性
• 创新价值

• 代码质量
• 系统架构
• 性能表现

• 解决方案完整性
• 实用价值
• 推广潜力

• 进度管理
• 文档完整性
• 项目展示表现

• 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）

• 系统架构说明
• 接口文档
• 部署指南
• 使用手册

• 源代码
• 测试用例
• 示例数据
• 运行环境说明