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：
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