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Curated by: 工作姐博士在读 (157 videos)
### 你将学到什么 - 看懂因子的隐藏行业暴露:低市净率高分组97%扎堆银行/地产/电力,你以为在选便宜好公司,其实在押3个老经济行业 - 理解为什么估值因子天然按行业分层:银行平均PB只有0.94、食品饮料高达11.28,差12倍,全市场排序排的是行业不是公司 - 掌握两种行业中性化:行业内rank和回归剔除行业均值,并搞清各自适用场景 - 用回测看清后果:裸低PB7 年只+54.5%、跑输基准+137.7%;行业中性后纯价值+160.5%~+190.7%反超基准 - 把行业中性化跟『价值在A股失效』连起来:价值没失效,是裸价值悄悄变成了押传统行业的赌注,行业拖累了它而不是因子本身没用 ### 课程特色 - 真实美股/A 股数据实战 - 可运行的 Python 代码 - 华尔街从业者视角:量化研究员的核心日常 - 主战场 A 股,也讲港股/美股/加密策略 - 配套 PDF 课件、视频、Notebook 三件套 ### 适合人群 - 想从主观炒股转量化的散户 - 对量化投资感兴趣的金融专业学生 - 想从数据科学转向量化金融的工程师 - 散户希望系统学习量化方法的策略爱好者 ### 课程大纲 本节课内容概要: 1. 因子的隐藏暴露:你算的是价值,买到的是行业 2. 估值为什么天然按行业分层:行业中枢决定一切 3. 行业内 rank:在每个行业内部公平比较 4. 回归剔除行业暴露:行业均值是噪声,残差才是纯因子 5. rank 还是残差:摊平的稳健 vs 留信息的收益 ### 配套资料，小红书｜B站｜知识星球 搜 @工作姐博士在读 购买后你将获得: 1. 环境安装教学视频 2. 配套课件 3. Python 源代码