金融工程，大数据，经济，这些专业可谓是近年来申请最炙手可热的方向，但与此同时招生院校对申请者数理背景和编程能力的考查要求也是越来越高，而原本商学院申请中常见的leadership、ethical dilemma之类题目却越来越少见。
可惜的是，我们国内大部分商科专业，课程设置都偏文科，数学方面的知识偏少，编程更是涉及不多，再加上本科期间地域、学校资源的限制，本科生很难找到高含金量的实践项目锻炼这方面的知识与技能。
但是挑战即机遇，谁能先抓住弥补量化背景，向招生官展现量化分析专业知识与实操技能的机会，谁就能占有优势，在激烈的竞争环境下脱颖而出。
正因此，指南者的量化金融训练营项目也是广受大家欢迎。训练营致力于通过项目制教学的方式来教授学员量化分析技能，为每组学员设置高含金量的行业热点项目，除了帮助大家增加一段对口的专业经历外，更加可以通过这个项目，弥补数理分析和编程能力的不足，更好地服务申请及之后的就读和职业发展。
评
课程内容大揭秘
一
课时安排&课程内容
本次量化金融训练营的课时安排为5周直播课（20课时）+10次作业练习+2周实战项目。
课程内容非常细致全面，从财务指标、python基础语法这些内容开始，逐步深入下去，让大家有足够的时间循序渐进。
同时，课程中的示范项目包括4个精讲演示项目：
上证50成分股“贵州茅台”定价分析
大宗交易的市场特征研究
三因子模型在上海证券市场的检验
A股市场多因子风险模型
示范项目涵盖了公司研究，市场驱动，基本面量化等券商研究所常见项目，理解消化精讲项目之后，学员将收获更多实战经历，同时可以在申请材料中加以利用，更加丰富背景。
二
优质的课程设计，剔除学习上的绊脚石
训练营教研团队精心准备了课程设计，帮助大家一一克服学习上的绊脚石，即使是零基础的同学，也不用惧怕“从入门到放弃”的问题！具体体现在：
1、设置财务信息和金融模型解读，帮助理解策略背后的逻辑
各种纷繁的投资策略中往往会涉及到大量的基础知识和金融财务术语，依样画葫芦也许可以应付眼前的需要，但如果知其然而不知其所以然，会让我们丧失举一反三的拓展能力。
此次课程中，我们设置了相关模块，能让大家准确解读关键基本面数据，了解财务比率分析的系统框架，掌握构成投资决策基础的指标和模型。
2、强化Python基础语法讲解，夯实基础
在使用Python的过程中，你可能遇到过报错，但两眼一抹黑，看着报错提示却依然不知道为什么；也可能在看别人代码时，完全get不到对方的思路，不懂操作的意图。Python很强大，但越使用越会发觉基础知识的重要，只有学好基本功，之后才能轻松看懂代码，解决报错，需要新内容时迅速学懂。
我们对大家普遍困惑的数据结构、数据结构操作、流程控制、函数等基础内容逐一讲解，总结常见报错，帮助大家夯实进一步深入的基础。
3、单辟数据处理专题，总结常用操作
实际项目中，数据处理是关键步骤，这是金融量化分析的一大特征。我们将花费充足的时间精力在数据规整上，清理、转换、聚合、合并、重塑等等都是常见操作；无量纲化处理中的极值化、标准化、中性化也是我们的必要步骤，只有把数据处理到满足建模的要求，我们才能进一步深入。
在此次课程中，我们将单独开辟数据处理的专题，为大家总结金融数据的常用操作方法，以应对多变的数据处理需求。
三
作业练习阶梯难度设计，设置代码导读
我们注重在作业练习的难度设置上的梯度，从易到难，能起到循序渐进训练作用；同时，学员可以根据自己的掌握情况，选择不同的作业练习版本，获取不同程度的tips，为大家提供更多的训练选择。
四
单人实战项目，提供项目讲解
采用单人项目形式可以让学员更加完整地接触项目全流程，了解每个环节的细节，避免小组内成员时间安排不统一、基础水平不同的磨合问题，项目过程中老师给出的指导与答疑也能为项目作者带来更多的启发与收获。
同时，本次课程提供项目解读、后续项目经历利用等讲解内容，让大家在后续申请材料与面试过程中更加得心应手。
往期成功案例
通过课程的学习以及实战项目的演练，训练营学员不但收获了金融领域量化分析的技能与实操经验，也收获了一段高含金量的项目经历，使得自己的背景与国外院校的要求更加契合。因此，训练营的学员中涌现了许多转方向申请成功和逆袭名校的案例。
以上这几位学生成功录取的共同之处就是，在申请之前都有量化项目经历锻炼自己的数据分析、编程等技能，并在后期的文书材料中加以证明，从而完美契合了国外招生官对目标人才的需求。
往期学员报告展示
以指南者往期一位金融专业学员为例，其完成的《业绩预告效应及影响因子研究》项目经历，完整地体现出其在数据获取、数据处理、数据分析、金融基础、工具使用等各方面的能力。
数据获取能力 ：数据是现在几乎所有金融类项目的支撑，所以多渠道的数据获取能力非常关键。该项目可以反映出该同学良好的数据获取能力。
金融基础 ：通过金融量化项目，可以表现自己坚实的金融基础，对金融市场，Markowitz，CAPM，有效市场等等基础知识有所应用，让招生官或HR了解自己与专业的匹配度。
数学基础 ：描述统计和推论统计分析是金融/金工等专业的重要基础，利用量化项目可以很直观地展示出自己在这些领域的能力。
数据处理能力 ：金融实践离不开数据处理能力，对异常值、重复值、缺失值等的熟练处理，都可以通过项目经历来表现。
数据分析能力 ：面对大量数据，能从数据中发现规律和趋势，是招生官和HR都极为看重的能力，而通过项目实战，这一能力亦可展示出来。
工具使用 ：能熟练使用分析工具是定量研究的核心能力之一，项目过程中所使用的统计软件及可视化工具等，也能作为重点在简历中提及。
最终这位同学也是凭借出色的软硬件条件，顺利拿到了新加坡国立大学金融工程、香港大学金融学、帝国理工大学风险管理与金融工程硕士专业的录取，以及某知名券商的全职offer。
具体课程与项目信息
项目介绍
1
基于治理机制的上市公司盈利及市场表现分析
投资者通常认为拥有更优秀治理机制的上市公司，获得更高股权投资回报的可能性越大。所以市场对企业治理颇为关注，尤其是所有权和控制权分离的委托代理人，以及大股东和中小股东利益平衡的两大核心问题。
本项目通过对公司内部治理、外部治理的各项机制进行逐条分析，并构建指标衡量公司治理的质量。利用2010年至2017年历年年报数据，区分国企和民企两种经营生态，分析其与企业经营稳定性的关系。并利用结论指导投资，得出初步的选股策略。
2
A股上市公司业绩增长趋势选股策略
公司业绩的增长往往是股票价格上涨的重要支撑，投资者如果能预测高增长的公司，大概率会给自己的选股策略带来超额收益。
本项目首先通过历史数据对公司业绩与股价的关系进行检验，并通过设置不同调仓时点。回测按不同业绩增速进行分组的股票组合表现，分析业绩与股价的领先和滞后关系。为预测未来业绩指导选股，利用历史业绩表现计算业绩增长速度和加速度指标，构建相应策略。
你将收获
01
高含金量的量化金融实战项目
指南者的量化金融项目均来自于行业内的热点真实项目，学员们在项目的执行过程中，可以通过量化分析的手段去探索因子研究、热点事件，构建投资策略模式等，从而完成量化金融实战从0到1的蜕变。
02
量化金融领域核心竞争力
量化金融项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计的，商科人才所需的理论基础、数据处理、模型构建、软件应用、研报撰写等专业知识与技能都可以通过本次培训获得，对学生后期的就业或留学都有很大的帮助。
03
量化金融项目报告及结业证书
每个项目，我们将会协助学员完成相关的项目报告，并颁发相应的项目结业证书。
课程安排
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授课老师
马老师
指南者量化金融方向全职老师
报名信息
1. 量化金融训练营主要通过项目制教学的方式培训金融领域的数理及编程技能；
2. 费用：3999元，每个项目限招12人；
3. 开营时间：5月15日
咨询与报名
