大学学python在金融中的应用_《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲

《

python

金融数据挖掘及其应用》

课程教学

大纲

课程代码：

学

分：

5

学

时：

80

（其中：讲课学时：

60

实践或实验学时：

20

）

先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、

Python

程序设计基础

适用专业：信息与计算科学

建议教材：

Python

金融数据分析与挖掘实战

开课系部：数学与计算机科学学院

一、课程的性质与任务

课程性质：

专业方向选修课。

课程任务

：

大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个

全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握

Python

科学计算、数据处理、数据可视化、

挖掘建模等基本技能基础上，

进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，

最后进行量化投资实战检验。

本课程为

Python

在金融量化投资领域的具体应用，

也是

Python

在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。

二、课程的基本内容及要求

本课程教学时数为

80

学时，

5

学分；实验

20

学时

,1.25

学分。

第七章

基础案例

1.

课程教学内容：

（

1

）股票价格指数周收益率和月收益率的计算；

（

2

）上市公司净利润增长率的计算；

（

3

）股票价、量走势图绘制；

（

4

）股票价格移动平均线的绘制；

（

5

）沪深

300

指数走势预测；

（

6

）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。

2.

课程的重点、难点：