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Point-in-Time金融研究数据集构建实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=Point-in-Time数据… · 金融研究中的核心价值 · 课程学习目标与整体知识框架
课程导入Point-in-Tim…
02
前视偏差与幸存者偏差
目标=两类偏差的成因 · 对回测与因子研究的危害 · 经典案例与识别方法
前视偏差幸存者偏差
03
PIT数据的基本概念
目标=数据时点 · 生效时点 · 报告时点
PIT数据的基本概念
04
金融数据源概览
目标=财报 · 行情 · 公告
金融数据源概览目标=财报
05
数据时间戳体系
目标=事件时间 · 处理时间 · 有效时间
数据时间戳体系目标=事件时间
06
财报数据的PIT处理
目标=财报公告日 · 报告期 · 修订记录
PIT财报数据的
07
行情与交易数据的PIT处理
目标=复权 · 停牌 · 退市
PIT行情
08
宏观与行业数据的PIT处理
目标=数据发布日历 · 初值 · 修正值
PIT宏观
09
另类数据的PIT处理
目标=新闻 · 舆情 · 卫星
PIT另类数据的
10
数据版本管理
目标=快照 · 增量 · 全量
数据版本管理目标=快照
11
数据质量与校验
目标=完整性 · 一致性 · 准确性
数据质量校验
12
PIT数据存储方案
目标=关系型数据库 · 列式存储 · 时序数据库
PIT数据存储方案
13
数据建模与Schema设计
目标=实体关系 · 维度建模 · 缓慢变化维
Schema数据建模
14
ETL与数据管道
目标=抽取 · 清洗 · 转换
ETL数据管道
15
数据血缘与元数据管理
目标=字段级血缘 · 影响分析 · 元数据仓库与数据目录建设
数据血缘元数据管理
16
PIT数据集构建流程
目标=需求定义 · 数据源评估 · 时点映射
PIT数据集构建流程
17
因子研究中的PIT应用
目标=因子计算时点对齐 · 动态股票池 · 避免未来信息的实战方法
PIT因子研究
18
回测系统中的PIT集成
目标=事件驱动回测 · 数据切片 · 时点查询接口与性能优化
PIT回测系统
19
机器学习中的PIT特征工程
目标=特征时点一致性 · 训练集与验证集的时间切分 · 标签泄漏防范
PIT机器学习
20
案例实战一
目标=构建A股财报PIT数据集 · 覆盖公告日对齐 · 修订处理与可用时点还原
案例实战一PIT
21
案例实战二
目标=构建行情与成分股PIT数据… · 处理复权 · 退市与指数调整
案例实战二PIT
22
案例实战三
目标=构建宏观与另类数据PIT数据集 · 处理发布日历 · 修正值与多源融合
案例实战三PIT
23
常见问题与陷阱
目标=时区 · 交易日历 · 数据延迟
常见问题陷阱
24
性能与扩展性
目标=大数据量下的分区 · 索引 · 缓存
性能扩展性
25
合规与伦理
目标=数据授权 · 隐私保护 · 内幕信息
合规伦理
26
团队协作与工程规范
目标=代码规范 · 文档标准 · 测试流程
团队协作工程规范
27
综合提升一
目标=从单表到数据仓库 · 设计企业级PIT数据平台架构
综合提升一目标=从单表到数…
28
综合提升二
目标=PIT数据集在量化投研 · 风险管理和监管报送中的综合应用
综合提升二PIT
29
综合提升三
目标=前沿趋势 · 实时PIT · 流批一体
综合提升三目标=前沿趋势
30
课程总结与项目实战
目标=知识体系回顾 · 端到端项目任务 · 评估标准与后续学习路径
课程总结项目实战