项目背景：
近些年来金融计量经济学(Financialeconometrics)不断发展，量化投资越来越受到学术界和业界的关注。随着大数据的不断产生，如何通过数理模型来找出量化投资的各种指标(trading indicators)是各大基金公司以及金融研究学者所关心的重要议题。
项目内容：
通过对 2009年至 2016年上海证券交易所股票的回报率数据进行搜集分析，研究经典的资产定价模型(CAAPM)，以及被广泛运用的 Fama‐Frennch三因子模模型在中国股市的具体实践。
项目目标：找出在 2009年至 2016期间中国股市中盈利最显著的投资因子(factor)或投资策略，从而探讨其背后所隐含的经济学含义。
项目收获：
1. 让学生了解金融资产定价的基本理论;
2. 培养学生对于量化投资的理解和认知;
3. 学习基本的数据搜集和整理数据能力;
4. 加强对于金融理论在实践中的应用。
适合学生：
金融学,经济学,统计学或应用数学
课程要求：
概率论与数理统计，线性代数，计量经济学;
编程要求：
Matlab,Stata, R或其他数据处理软件;
优先条件：
有一定的经济或金融数据处理经验，有相关科研经历的学生优先
学生收获:
1. 了解资产定价的基本理理论;
2. 尝试学术研究，并学会如何入门;
3. 了解中国股市量化投资的现状，扩展知识面;
4. 运用计量经济学在实际数据中的应用，接触数据处理
项目方式：
skype meeting
报名要求：
1. 中文或者英文简历一份。
2. 在校成绩单。
3. 项目申请老师会给同学们面试。
4. 我们欢迎有着明确的科研申请诉求，极大的科研热情和踏实做科研的心的同学，在这里你会找到认真负责，专业又强大的科研导师，有趣又挑战的课题，责任心极强的项目负责老师。对于无故消失，不诚信，浪费导师和项目负责老师时间的学生我们明确不欢迎，如果想要镀金或者不劳而获的同学，还请绕道，平台只留给愿意努力做好科研的学生。
报名方法：
项目稀缺，名额有限，如有相关意向，请点击文底“阅读原文”，填写预报名表。