首页
›
金融科技风控与量化工程
›
102-板块轮动识别与强弱排行
›
《不同市值风格轮动识别实战》
VIP20
本课程属于:102-板块轮动识别与强弱排行
金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程,组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录
咨询 / 购买
📘
不同市值风格轮动识别实战
共计 30 章节
可可资料掘金营 · 点击在线试看
01
课程导入与市值风格轮动全景
学习目标 · 市值风格定义(大盘/中盘/小盘) · 轮动现象的经济逻辑
课程导入
市值风格轮动全景
02
市值风格轮动的数据基础
构建市值分层指数(如沪深300 · 中证500 · 中证1000)的日频行情与成分数据
市值风格轮动的数…
构建市值分层指数
03
风格轮动识别核心指标计算
相对强弱指标(RSI) · 动量比率 · 波动率比
风格轮动识别核心…
RSI
04
市值风格轮动的可视化探索
绘制市值分层指数走势图 · 相对强弱曲线 · 轮动热力图
市值风格轮动的可…
绘制市值分层指数…
05
轮动状态划分与标签生成
基于阈值法 · 聚类法(如K-means)或趋势分段… · 将历史数据划分为“大盘占优”“小盘占…
轮动状态划分
标签生成
06
轮动识别中的特征工程
从价量数据中提取动量 · 波动 · 流动性
轮动识别
特征工程
07
基于规则的大盘/小盘轮动识别
设计双均线 · MACD · 相对强弱阈值等规则策略
基于规则的大盘
小盘轮动识别
08
基于统计模型的轮动识别
使用马尔可夫区制转换模型(Marko… · 并解读状态转移概率
基于统计模型的轮…
Marko
09
基于机器学习的轮动识别(一)
逻辑回归与支持向量机对轮动方向进行分… · 完成特征标准化 · 类别不平衡处理与模型评估
基于机器学习的轮…
逻辑回归
10
基于机器学习的轮动识别(二)
随机森林与梯度提升树(XGBoost… · 进行特征重要性与超参数调优
基于机器学习的轮…
XGBoost
11
轮动识别中的过拟合与稳健性检验
介绍滚动窗口回测 · 交叉验证 · 样本外测试与参数敏感性分析
轮动识别
过拟合
12
轮动信号评价体系
定义轮动识别的准确率 · 召回率 · F1
轮动信号评价体系
定义轮动识别的准…
13
实战任务一
构建市值风格轮动识别流水线 · 特征计算 · 状态标注到模型训练与信号输出的端到端…
实战任务一
构建市值风格轮动…
14
实战任务二
历史轮动案例复盘(2010-2015… · 2014年底大盘蓝筹) · 分析识别信号的表现与归因
实战任务二
历史轮动案例复盘
15
实战任务三
历史轮动案例复盘(2016-2020… · 外资流入等事件下市值风格轮动的识别效…
实战任务三
历史轮动案例复盘
16
实战任务四
历史轮动案例复盘(2021-2024… · 微盘股波动等新特征 · 检验轮动识别方法的有效性与局限
实战任务四
历史轮动案例复盘
17
轮动识别中的宏观与市场状态变量
引入利率 · 信用利差 · 波动率指数(如VIX/中国波指)
轮动识别
宏观
18
多因子视角下的市值风格轮动
将市值因子与价值 · 成长 · 质量
多因子视角下的市…
将市值因子
19
轮动识别与仓位管理结合
基于轮动信号设计大盘/小盘动态配置权… · 比较等权 · 信号加权与风险平价等仓位方案的绩效差…
轮动识别
仓位管理结合
20
轮动识别中的交易成本与滑点建模
量化换手率 · 冲击成本与手续费对轮动策略净值的侵蚀 · 优化信号频率与调仓规则
轮动识别
交易成本
21
实时轮动监控系统设计
搭建每日自动更新数据 · 计算指标 · 生成轮动信号并推送预警的轻量级监控面…
实时轮动监控系统…
搭建每日自动更新…
22
轮动识别模型的在线学习与自适应更新
设计滚动重训练 · 概念漂移检测与模型集成机制 · 应对市场结构变化
轮动识别模型的
线学习
23
实战任务五
构建轮动识别回测框架 · 支持多策略对比 · 绩效归因与可视化报告生成
实战任务五
构建轮动识别回测…
24
实战任务六
轮动策略组合与资金曲线管理 · 进行资金曲线回撤控制与风险预算分配
实战任务六
轮动策略组合
25
轮动识别中的风险因子暴露分析
检验轮动策略在规模 · 波动 · 流动性等风险因子上的暴露变化
轮动识别
风险因子暴露分析
26
压力测试与极端行情下的轮动识别
模拟2015年股灾 · 2020年疫情冲击 · 2024年初小盘流动性危机等场景
压力测试
极端行情下的轮动…
27
轮动识别报告撰写与路演
将分析结果整理为投资研究报告 · 包含数据图表 · 信号逻辑
轮动识别报告撰写
路演
28
实战任务七
从识别到决策——构建完整轮动策略方案 · 独立完成一个可实盘的市值风格轮动识别…
实战任务七
从识别到决策
29
课程项目答辩与同行评审
学员展示实战项目成果 · 讲师与同学从数据质量 · 方法合理性
课程项目答辩
同行评审
30
课程总结与前沿展望
回顾核心方法与实战经验 · 讨论市值风格轮动识别在AI大模型 · 另类数据等方向的发展趋势与学习路径
课程总结
前沿展望
所属VIP或分类
同VIP:A股板块轮动逻辑与市场结构识别
同VIP:弱势转强板块筛选方法实战
同VIP:强势板块持续性统计与验证