關于數據科學和量化金融的個人研究項目是什么？

為股票和債券制定資產配置模型，其中包含所有未來的潛在事件。從意大利債務危機到Brexit / Nexit / Grexit等

這將教您如何將未來事件建模為分布，您必須抽樣測試您的交易模型。這并不容易，而且被許多人低估了。您應該嘗試從經典線性模型到具有先驗的非線性貝葉斯模型，并了解它們的弱點和優勢。

因此，您將學習如何正確地回溯測試結果。您將意識到如何處理有偏見的數據。你將使用的時間序列可能會給你帶來好的結果，但實際上它包含了你沒有糾正的各種偏見。此外，您意識到線性模型的夏普比率可能會產生良好的結果，但對于非線性模型，它可能不會，您可能需要創建自己的風險調整性能測量。說實話。我們仍然使用標準差和Sharpe是荒謬的。

您還將了解推動股票和債券流動的因素以及它們之間的相互關系。您將目睹頻繁交易（成本）等的影響。交易更多并不總是更好。此外，您將了解交易量如何影響價格變動。

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