01
风险预算入门
风险预算的概念、起源与发展、在投资组合管理中的核心地位。
概念起源
02
风险度量基础
方差、标准差、半方差、下行风险、VaR（在险价值）的定义与计算。
VaR下行风险
03
CVaR与ES
条件在险价值（CVaR）与预期亏损（ES）的深入理解与Python实现。
CVaRESPython
04
风险预算核心原理
等风险贡献（ERC）模型、风险预算的数学推导与直觉。
ERC数学推导
05
风险预算优化方法
凸优化、二次规划在风险预算中的应用，使用scipy.optimize求解。
凸优化scipy
06
风险预算实战
基于A股行业指数的风险预算组合构建（Python代码实现）。
A股Python
07
风险预算与资产配置
风险平价（Risk Parity）策略详解，与60/40组合的对比。
风险平价60/40
08
杠杆在风险预算中的作用
如何通过杠杆调整风险水平，杠杆约束的处理。
杠杆约束
09
动态风险预算
市场波动率变化下的再平衡策略，条件风险预算。
再平衡条件风险
10
风险预算的局限性
集中度风险、流动性风险、模型风险，以及如何规避。
流动性模型风险
11
绩效归因入门
绩效归因的目的、Brinson模型与Campisi模型概览。
BrinsonCampisi
12
Brinson归因模型
资产配置效应、个股选择效应、交互效应的计算与解读。
资产配置个股选择
13
Brinson归因Python实现
使用pandas计算Brinson分解，可视化归因结果。
pandas可视化
14
多期Brinson归因
算术归因与几何归因的区别，多期链接方法（对数链接、Carino链接）。
几何归因Carino
15
因子归因基础
Fama-French三因子、五因子模型在归因中的应用。
Fama-French因子
16
因子归因实战
使用Python进行因子暴露计算与因子贡献分解。
暴露贡献分解
17
风险归因
边际风险贡献、成分风险贡献、风险分解的数学原理。
边际风险成分风险
18
风险归因Python实现
计算投资组合的风险分解，识别主要风险源。
风险分解Python
19
业绩归因中的择时能力
Treynor-Mazuy模型、Henriksson-Merton模型。
择时Treynor-Mazuy
20
风格归因
基于持仓的风格分析与基于收益的风格分析。
HBSARBSA
21
固定收益归因
Campisi模型详解，久期管理、收益率曲线变动、信用利差变化归因。
Campisi久期
22
多资产归因
跨资产类别的绩效归因方法，货币对冲的影响。
多资产货币对冲
23
归因中的基准选择
基准的重要性、定制基准、基准偏差的处理。
基准偏差
24
归因结果的统计检验
信息比率、t检验、归因结果的显著性判断。
信息比率t检验
25
归因报告自动化
使用Python生成PDF/HTML归因报告，模板化输出。
自动化PDF
26
风险预算与归因的整合
将风险预算框架与绩效归因结合，形成闭环管理。
闭环整合
27
前沿话题：机器学习
机器学习在风险预算中的应用（如聚类风险预算）。
机器学习聚类
28
前沿话题：ESG风险预算与归因
将环境、社会、治理因素纳入框架。
ESG可持续
29
案例研究：养老金实践
某大型养老金的风险预算与归因实践（模拟案例）。
养老金案例
30
课程总结与未来展望
风险预算与归因的发展趋势，量化投资的新方向。
趋势量化