【文章內(nèi)容簡介】 陣運算、矩陣解析等四個主題，為后續(xù)學(xué)習(xí)STATA編程知識奠定了扎實的基礎(chǔ)。第5講介紹STATA編程的基本知識，包括：程序的定義和調(diào)用、單值、暫時性物件（暫元、暫時性變量、暫時性文件、暫時性矩陣等）、循環(huán)語句、條件語句，以及STATA返回值的引用等內(nèi)容。通過本講的學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠通過獨立編寫STATA程序來提高數(shù)據(jù)處理和模型估計的效率，為后續(xù)學(xué)習(xí)STATA高級程序奠定基礎(chǔ)。以上各講都以專題的形式進(jìn)行講解，其中不但包含了STATA官方提供的常用命令，還包含了大量外部命令（520多個），為學(xué)員提供了強(qiáng)有力的實證分析工具。SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析師認(rèn)證培訓(xùn)第一講：SPSS基本操作入門1. 軟件概述2. 界面入門3. 基本操作入門4. 系統(tǒng)選項與中文設(shè)置第二講：數(shù)據(jù)錄入與文件管理操作入門1. CCSS項目介紹2. CCSS項目的問卷錄入（含多選題的錄入與設(shè)定）3. 數(shù)據(jù)錄入技巧4. 文件管理操作第三講：SPSS編程入門1. 基本語法規(guī)則介紹2. 宏程序3. OMS系統(tǒng)第四講：數(shù)據(jù)管理11. Compute過程2. Recode過程3. 轉(zhuǎn)換菜單中的其他過程4. 排序、拆分、篩選與加權(quán)過程第五講：數(shù)據(jù)管理21. 數(shù)據(jù)匯總2. 數(shù)據(jù)的重組與轉(zhuǎn)置3. 多個數(shù)據(jù)文件的合并4. 重復(fù)個案與異常個案的查找5. 數(shù)據(jù)字典相關(guān)功能6. 數(shù)據(jù)驗證模塊第六講：實戰(zhàn)案例分析11. CCSS項目中數(shù)據(jù)異常值的自動核查與報告2. CCSS項目數(shù)據(jù)的自動計算與處理第七講：分類變量的統(tǒng)計描述1. 統(tǒng)計描述分析模塊介紹2. 單變量的描述指標(biāo)與軟件實現(xiàn)3. 多變量的交叉描述指標(biāo)與軟件實現(xiàn)4. 多選題的描述指標(biāo)與軟件實現(xiàn)第八講：連續(xù)變量的統(tǒng)計描述1. 連續(xù)變量的統(tǒng)計描述指標(biāo)體系2. 頻數(shù)過程3. 描述過程4. 探索過程第九講：統(tǒng)計表1. 表格的基本框架與類型2. 題目A3的分析報告表格制作案例3. 多選題A3a的分析報告表格制作案例第十講：統(tǒng)計圖1. 統(tǒng)計圖的基本操作概述2. 統(tǒng)計圖的分類3. 直方圖與莖葉圖4. 箱圖5. 餅圖6. 條圖與誤差圖7. 線圖、面積圖、點圖與垂線圖8. 散點圖9. PP圖與圖10. 其他統(tǒng)計圖形第十一講：實戰(zhàn)案例21. 探索消費者信心指數(shù)隨背景資料的變化規(guī)律2. CCSS項目分析報告的自動化生產(chǎn)第十二講：t檢驗1. 假設(shè)檢驗的基本原理2. 單樣本t檢驗3. Bootstrap方法4. 完全隨機(jī)兩樣本的t檢驗5. 配對t檢驗第十三講：單因素方差分析1. 方差分析模型的基本架構(gòu)2. 分析實例的GLM過程實現(xiàn)（含兩兩比較方法的選擇）3. 分析實例的ANOVA過程實現(xiàn)第十四講：卡方檢驗1. 卡方檢驗的基本原理2. 成組卡方分析實例（含卡方的校正與確切概率法）3. 一致性檢驗與配對卡方檢驗4. 分層卡方檢驗第十五講：相關(guān)分析1. 相關(guān)分析的指標(biāo)體系2. Pearson相關(guān)與秩相關(guān)3. 偏相關(guān)分析第十六講：簡單回歸分析1. 相關(guān)與回歸的聯(lián)系與區(qū)別2. 回歸分析模型的基本結(jié)構(gòu)3. 分析實例（含殘差分析等）4. 回歸分析建模的標(biāo)準(zhǔn)流程第十七講：如何正確選用常用統(tǒng)計分析方法第十八講：實戰(zhàn)案例31. 咖啡屋需求調(diào)查案例2. 牙膏新品購買傾向研究案例丁亞軍、數(shù)據(jù)分析總監(jiān)，任職于南京上度市場咨詢有限公司，人大經(jīng)濟(jì)論壇SAS、SPSS統(tǒng)計學(xué)講師，中國學(xué)習(xí)路徑圖國際中心技術(shù)顧問。曾參與2012國家宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、中國城鎮(zhèn)居民家庭投資調(diào)查、瀘州老窖目標(biāo)管理與績效考核等大型數(shù)據(jù)處理項目，具有豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗常國珍、會計學(xué)博士、社會學(xué)碩士，畢業(yè)于北京大學(xué)人口所，目前就讀于北大光華管理學(xué)院，SAS公司數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計分析課程講師。曾就職于方正國際金融事業(yè)部和長江商學(xué)院投資者研究中心。主持過商業(yè)銀行數(shù)據(jù)挖掘平臺建設(shè)、商業(yè)銀行信用評分模型的構(gòu)建與固化等商業(yè)項目。參與構(gòu)建的股票量化投資模型被某大型基金公司采納，并于2013年九月正式發(fā)行。金融數(shù)量分析—基于Matlab編程目前Matlab軟件已成為主流的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件之一，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計算和可視化功能，并且提供了大量現(xiàn)成的函數(shù)，廣泛地用于數(shù)據(jù)分析、算法開發(fā)等各個方面。近年來Matlab功能不斷完善，在各個領(lǐng)域中都顯示出了其優(yōu)勢。與其他編程語言相比，利用Matlab語言開發(fā)程序操作方便，而且編程效率和計算效率也比較高。 據(jù)統(tǒng)計，很多Matlab用戶都沒有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)或者計算機(jī)背景，對于這部分人群最大的需求就是如何能快速學(xué)會并掌握Matlab的操作及應(yīng)用。Matlab培訓(xùn)班正是基于這種現(xiàn)狀，從最簡單、最實用的操作講起，全面而詳細(xì)地介紹了Matlab軟件操作及應(yīng)用各方面的基礎(chǔ)知識，從而幫助學(xué)員學(xué)會并掌握各種Matlab軟件的操作技能。講師介紹鄭志勇集思錄副總裁、合晶睿智創(chuàng)始人，先后就職于中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融產(chǎn)品研究與設(shè)計工作。專注于產(chǎn)品設(shè)計、量化投資、Matlab相關(guān)領(lǐng)域的研究。尤其對于各種結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品、分級基金產(chǎn)品有著深入的研究，同時也編著了多本教材，包括：《運籌學(xué)與最優(yōu)化MATLAB編程》， 《金融數(shù)量分析:基于MATLAB編程》等圖書。國內(nèi)Matlab金融領(lǐng)域的權(quán)威人士。王洪武博士、副教授，天津大學(xué)管理科學(xué)與工程專業(yè)博士，主要研究方向為金融物理學(xué)、量化投資，已發(fā)表SCI檢索論文多篇，并擔(dān)任Physica A: Statistical Mechanics and its Applications、Nonlinear Dynamics、Applied Mathematical Modelling、Applied Mathematics and Computation、Economic Modelling、Annals of Operations Research等多個國際期刊的匿名審稿人，具有10多年的Maltab編程經(jīng)驗。王洪武博士同時還是北京量化投資學(xué)會專家，多家私募機(jī)構(gòu)特聘顧問，在量化投資上具有很深的理解和成功的實踐。卓金武量化投資學(xué)會專家組成員，MathWorks中國量化投資總監(jiān)，主要為中國的金融客戶提供基于MATLAB的量化投資、風(fēng)險管理、金融數(shù)據(jù)分析等方向的解決方案。曾2次獲全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽一等獎 (2003, 2004)，1次獲全國研究生數(shù)學(xué)建模競賽一等獎 (2007)；專著三部:《MATLAB在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用》（第一版和第二版），《量化投資：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實踐(MATLAB版)》,《大數(shù)據(jù)挖掘：系統(tǒng)方法與實例分析》。課程目的 使學(xué)員掌握使用Matlab進(jìn)行金融數(shù)量分析相關(guān)編程技能。資深Matlab講師使你能在較短的時間學(xué)會和加深世界上最優(yōu)秀數(shù)值計算軟件的使用，增強(qiáng)你學(xué)習(xí)和研究的能力。具體如下：（1）了解業(yè)界金融數(shù)量分析工作內(nèi)容；（2）如何獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；（3）如何進(jìn)行邏輯分析并建立模型；（4）如何將模型轉(zhuǎn)化為Matlab程序并提高計算效率；（5）如何通過圖標(biāo)方式展示數(shù)據(jù)；（6）如何實現(xiàn)整個數(shù)量分析工作的自動化。課程特色● 資深專家深入講解Matlab相關(guān)操作技能● 從淺入深、從理論到策略全面解析● 專家學(xué)員互動、答疑解惑、分享經(jīng)驗● 專家推薦經(jīng)典分析工具和學(xué)習(xí)書籍● 結(jié)識行業(yè)精英，加入量化投資同業(yè)圈，盡享后期增值服務(wù)。課程設(shè)計 本課程根據(jù)功能模塊劃分，主要內(nèi)容包括：Matlab入門及金融應(yīng)用案例、Matlab基礎(chǔ)及相關(guān)金融應(yīng)用、Matlab在量化投資領(lǐng)域的應(yīng)用，是綜合性較強(qiáng)，并與實際結(jié)合緊密的課程。在每個知識點中都有具體的實例做演示和練習(xí)，可以讓學(xué)員真正掌握每個功能的特點和具體應(yīng)用。課程大綱模塊一：Matlab基礎(chǔ)及相關(guān)金融應(yīng)用主講嘉賓：王洪武課程一：Matlab基礎(chǔ)知識 Matlab簡介 Matlab常用基本功能 Matlab數(shù)據(jù)類型及轉(zhuǎn)化 Matlab語法結(jié)構(gòu) Matlab常用矩陣運算和函數(shù)課程二：數(shù)據(jù)的獲取 基于通達(dá)信行情軟件 基于Yahoo財經(jīng)數(shù)據(jù)接口 基于Sina財經(jīng)數(shù)據(jù)接口 基于萬德數(shù)據(jù)接口 從網(wǎng)頁中抓取 其他數(shù)據(jù)接口課程三：數(shù)據(jù)的預(yù)處理 數(shù)據(jù)的規(guī)范化 多標(biāo)的交易日期的統(tǒng)一 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計課程四：數(shù)據(jù)的可視化 金融時間序列的可視化 統(tǒng)計圖的可視化 K線圖的可視化 回歸的可視化課程五：多標(biāo)的相關(guān)性分析 相關(guān)系數(shù)矩陣的計算和可視化 相關(guān)網(wǎng)絡(luò)圖 相關(guān)性聚類深度互動：投資理念、實戰(zhàn)經(jīng)驗教訓(xùn)、實戰(zhàn)問題討論互動主持：部分授課嘉賓備注：自由參加模塊二：Matlab入門及金融應(yīng)用案例主講嘉賓：鄭志勇課程六：編程在金融領(lǐng)域的經(jīng)驗 編程鍛煉邏輯化思維 學(xué)習(xí)編程的經(jīng)驗技巧 如何提高程序質(zhì)量與效率課程七：金融產(chǎn)品現(xiàn)金流分析 按揭貸款現(xiàn)金流分析 商業(yè)養(yǎng)老保險現(xiàn)金流分析課程八：期權(quán)定價與模擬 歐式期權(quán)、帶敲出式期權(quán)定價 （股指、黃金）掛鉤型產(chǎn)品分析 掛鉤產(chǎn)品設(shè)計與運作課程九：指數(shù)編制與策略模擬 資產(chǎn)組合結(jié)構(gòu)構(gòu)造 恒定組合指數(shù)編制 CPPI與TIPP策略模擬 分級產(chǎn)品模擬與測試深度互動：投資理念、實戰(zhàn)經(jīng)驗教訓(xùn)、實戰(zhàn)問題討論互動主持：部分授課嘉賓備注：自由參加模塊三：Matlab在量化投資領(lǐng)域的應(yīng)用主講嘉賓：卓金武課程十：MATLAB量化投資快速入門 策略建模 策略實現(xiàn)課程十一：金融數(shù)據(jù)的分析 常用指標(biāo)的計算 布林曲線的繪制 金融數(shù)據(jù)相關(guān)性分析 指標(biāo)的篩選課程十二：多因子策略及MATLAB實現(xiàn) 因子的設(shè)計 因子的選擇 簡單多因子策略的實現(xiàn) 逐步回歸多因子模型的實現(xiàn) 基于多因子策略的MATLAB量化交易系統(tǒng)的實現(xiàn)課程十三：信號交易策略及MATLAB實現(xiàn) 單信號交易