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风险归因模型训练：特征工程与数据切分

共计 30 章节
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01
风险归因模型概述
定义风险归因 · 模型在投资组合管理中的作用 · 课程目标与学习路径
风险归因模型概述定义风险归因
02
特征工程基础
特征工程的定义 · 重要性 · 在风险建模中的核心地位
特征工程基础特征工程的定义
03
数据采集与清洗
数据源类型（市场 · 财务 · 另类数据）
数据采集清洗
04
单变量特征分析
描述性统计 · 分布分析 · 偏度与峰度对风险的影响
单变量特征分析描述性统计
05
双变量特征关系
相关性分析（Pearson/Spea… · 协方差矩阵 · 散点图矩阵
双变量特征关系Pearson/Spea
06
特征变换（一）
标准化（Z-score） · 归一化（Min-Max） · RobustScaler
特征变换Z-score
07
特征变换（二）
对数变换 · Box-Cox变换 · 幂变换处理长尾风险因子
特征变换对数变换
08
特征编码
类别变量编码（Label Encod… · One-Hot Encoding · Target Encoding）
特征编码Label
09
时间序列特征提取
滚动统计量（均值 · 标准差 · 最大回撤）
时间序列特征提取滚动统计量
10
波动率特征工程
历史波动率 · 已实现波动率 · GARCH类特征
波动率特征工程历史波动率
11
相关性特征工程
滚动相关系数 · 偏相关系数 · 尾部相关性指标
相关性特征工程滚动相关系数
12
流动性特征工程
买卖价差 · Amihud非流动性指标 · 换手率
流动性特征工程买卖价差
13
信用风险特征
信用利差 · 违约概率（PD） · 评级迁移
信用风险特征信用利差
14
宏观风险因子
利率 · 通胀 · GDP增速
宏观风险因子利率
15
行业与风格因子
Barra模型框架 · 行业分类 · 市值
行业风格因子
16
特征选择方法（一）
过滤法（方差阈值 · 卡方检验 · 互信息）
特征选择方法过滤法
17
特征选择方法（二）
包裹法（递归特征消除RFE · 前向/后向选择）
特征选择方法RFE
18
特征选择方法（三）
嵌入法（Lasso回归 · 树模型特征重要性 · Boruta）
特征选择方法Lasso
19
降维技术
主成分分析（PCA） · 因子分析 · t-SNE与UMAP在风险归因中的应…
降维技术PCA
20
特征重要性评估
Permutation Import… · SHAP值 · Partial Dependence…
特征重要性评估Permutation
21
数据切分基础
训练集 · 验证集 · 测试集的概念与比例（60/20/20
数据切分基础训练集
22
时间序列数据切分（一）
前向链式切分（Expanding W… · 滚动窗口切分（Rolling Win…
时间序列数据切分Expanding
23
时间序列数据切分（二）
Purged Walk-Forwar…
时间序列数据切分Purged
24
分层抽样与交叉验证
StratifiedKFold · GroupKFold在风险场景下的应…
分层抽样交叉验证
25
数据泄露防范
未来信息泄露 · 特征泄露 · 标签泄露的识别与阻断
数据泄露防范未来信息泄露
26
特征存储与管理
特征存储（Feature Store… · 版本控制 · 元数据管理
特征存储管理
27
特征管道构建
使用Scikit-learn Pip… · FeatureUnion · 自定义Transformer
特征管道构建Scikit-learn
28
自动化特征工程
Featuretools · tsfresh · 自动交叉特征生成
自动化特征工程Featuretools
29
特征工程评估指标
特征稳定性（PSI） · 特征有效性（IV值） · 特征单调性
特征工程评估指标PSI
30
综合案例实战
从原始数据到风险归因模型的特征工程全…
综合案例实战从原始数据到风险…