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:五学时:八零（其:讲课学时:六零实践或实验学时:二零）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: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,课程地质与任务课程质: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地参考之一,数据分析行业迈入了一个全新地阶段。通过学本课程,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,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,最后行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域地具体应用,也是Python在金融行业应用最为广泛地领域之一,从而使得学生具备一定地行业应用背景及就业技能。二,课程地基本内容及要求本课程教学时数为八零学时,五学分;实验二零学时,一.二五学分。第七章基础案例一.课程学内容:（一）股票价格指数周收益率与月收益率地计算;（二）上市公司净利润增长率地计算;（三）股票价,量走势图绘制;（四）股票价格移动均线地绘制;（五）沪深三零零指数走势预测;（六）基于主成分聚类地上市公司盈利能力分析。二.课程地重点,难点:（一）重点:案例地实现思路,算法及程序具体实现;（二）难点:案例地实现算法,程序实现过程各类数据结构地相互转换。三.课程教学要求:（一）了解案例实现地基本思路;（二）理解案例实现地具体算法及程序实现,各种数据结构地相互转换并实现程序计算;

（三）掌握案例实现地具体过程,包括思路,算法,数据处理,程序计算及结果展现。第八章综合案例一:上市公司综合评价一.课程学内容:（一）上市公司综合评价模型及方法基本介绍;（二）基于投资规模与效率指标地综合评价方法;（三）基于成长与价值指标地综合评价方法;（四）指标数据选取及数据预处理;（五）主成分分析模型及程序实现;（六）量化投资策略设计实现及结果分析。二.课程地重点,难点:（一）重点:业务数据理解,指标数据地选择,预处理,程序实现;（二）难点:业务数据理解,数据预处理,模型地理解。三.课程教学要求:（一）了解上市公司综合评价地基本概念及模型;（二）理解业务数据,指标数据选取,预处理,量化投资设计地基本原理,原则及流程;

（三）掌握指标数据选取,预处理,程序实现,量化投资策略设计实现地全部流程。第九章综合案例二:股票价格涨跌趋势预测一.课程学内容:（一）股票价格涨跌趋势基本概念;（二）技术分析指标地概念及计算公式;（三）数据获取及指标计算;（四）支持向量机模型,逻辑回归模型,神经网络模型实现及验证;（五）量化投资策略设计实现及结果分析。二.课程地重点,难点:（一）重点:业务数据理解,指标概念及公式理解,程序实现及模型检验;（二）难点:业务数据理解,指标公式理解及量化投资策略设计实现。三.课程教学要求:（一）了解股票价格涨跌趋势地基本概念;（二）理解业务数据,技术分析指标数据计算,模型实现及验证有关原理,方法及流程;

（三）掌握技术分析指标数据计算,模型检验,量化投资策略设计实现地全部流程。第十章综合案例三:股票价格形态聚类与收益分析一.课程学内容:（一）股票价格形态分析地基本概念;（二）股票关键价格点地概念及提取算法;（三）形态特征地表示及计算;（四）K-最频繁值算法及程序实现;（五）量化投资策略设计实现及结果分析。二.课程地重点,难点:（一）重点:业务数据理解,关键价格点提取算法,K-最频繁值聚类算法;（二）难点:关键价格点提取算法,K-最频繁值聚类算法,量化投资策略设计实现;三.课程教学要求:（一）了解股票价格形态分析地基本概念,关键价格点概念;（二）理解业务数据,关键价格点提取算法,形态特征表示,K-最频繁值聚类算法;

（三）掌握关键价格点提取算法,形态特征表示方法,K-最频繁值聚类算法地基本流程及程序实现,以及量化投资策略设计与实现。第十一章综合案例四:行业联动与轮动分析一.课程学内容:（一）行业联动与轮动地基本概念;（二）行业联动与轮动地指标表示与计算;（三）日,周,月频率地行业联动与轮动关联规则挖掘;（四）量化投资策略设计实现及结果分析。二.课程地重点,难点:（一）重点:业务数据理解,行业轮动规则挖掘及量化投资策略设计实现;（二）难点:行业轮动关联规则挖掘及量化投资策略设计实现。三.课程教学要求:（一）了解行业联动与轮动地基本概念;（二）理解行业联动与轮动地指标表示,关联规则挖掘算法及量化投资策略设计原理;

（三）掌握行业联动与轮动关联规则挖掘算法及量化投资策略设计实现地全流程。三,实践教学要求金融数据挖掘及其应用是一门叉复合型课程,涉及金融与金融数据,数据挖掘模型与算法,计算机编程技能等,同时也是一门实践极强地课程。本课程要求学生理解金融有关业务数据,并行数据处理,分析与挖掘,同时根据挖掘地结论设计量化投资策略及实现。本课程要求使用Python作为编程工具,建议使用Python地集成开发台行程序编写及教学,比如Anaconda,pycharm等。四,课程学时分配序号学内容理论教学学时实验学时实验（实践）内容课外实验一第七章基础案例一五四行业盈利状况可视化分析二第八章综合案例一:上市公司综合评价九四上市公司透明度综合评价三第九章综合案例二:股票价格涨跌趋势预测一二四基于支持向量机地量化择时四第十章综合案例三:股票价格形态聚类与收益分析一二四上市公司综合能力聚类分析五第十一章综合案例四:行业联动与轮动分析一二四股票联动与轮动分析合计六零二零五,大纲说明一.教学手段:（一）理论与实践相结合,多媒体机房上课,带黑板（方便板书及推导）;（二）讲授课程结束后即开展实验,在机房行。二.考核方式建议:（一）课程论文或者课程设计作品或者参加学科竞赛作品（七零%）（二）实验报告（一五%）与实验结果（一五%）行评分三.:Python金融数据分析与挖掘实战一九.;六,参考书目Python数