Python金融数据分析与应用-教学大纲

《Python金融数据分析与应用（48课时）》课程大纲课程目标掌握Python基础语法及常用数据分析库的使用。理解金融数据获取、预处理、描述性分析、可视化及建模的基本方法。能够运用Python进行金融数据分析，解决实际金融问题。培养学生的数据分析思维和解决复杂问题的能力。教学方法理论讲授：结合PPT讲解理论知识，确保学生理解Python基础和金融数据分析的基本概念。案例分析：通过实际案例展示Python在金融数据分析中的应用，增强学生的实践能力。实践操作：安排课堂练习和课后作业，让学生在实践中掌握Python编程和数据分析技能。小组讨论：鼓励学生分组讨论，培养团队合作能力和问题解决能力。项目实践：在课程后期安排综合项目，让学生综合运用所学知识解决实际问题。课时分配序号章节课时1第1章Python基础知识62第2章数据分析相关库63第3章金融数据获取及预处理64第4章金融数据描述性分析与可视化65第5章数据建模：有监督学习66第6章数据建模：无监督学习67第7章上市公司股票数据获取与可视化分析38第8章沪深300指数预测39第9章基于K均值聚类的上市公司财务数据分析310第10章不同投资组合下的收益率与波动率分析3合计48课程计划第一篇：Python基础篇（12课时）第1章Python基础知识（6课时）Python环境搭建（Anaconda/JupyterNotebook）（1课时）数据类型与数据结构（列表、字典、元组）（2课时）运算符、函数与控制结构（循环、条件语句）（2课时）Python在金融数据中的应用场景（1课时）实验：编写基础金融数据操作代码第2章数据分析相关库（6课时）NumPy数组运算（创建、索引、广播机制）（2课时）pandas数据处理（Series、DataFrame、合并与清洗）（2课时）Matplotlib数据可视化（折线图、直方图、散点图）（2课时）实验：股票数据清洗与可视化（使用贵州茅台数据）第二篇：金融数据分析与挖掘篇（24课时）第3章金融数据获取及预处理（6课时）第三方数据接口（AKShare/BaoStock）（2课时）网络爬虫技术（表格数据抓取）（2课时）数据清洗（缺失值、重复值、异常值处理）（2课时）实验：爬取A股银行行业数据并预处理第4章金融数据描述性分析与可视化（6课时）单变量分析（频数分布、直方图）（2课时）双变量分析（列联表、相关系数、分组箱线图）（2课时）技术分析工具（K线图、移动平均线）（2课时）实验：比亚迪股票价格走势可视化与K线图绘制第5章数据建模：有监督学习（6课时）线性回归与逻辑回归（原理与案例）（2课时）决策树与随机森林（模型构建与调参）（2课时）性能度量（准确率、ROC曲线）（2课时）实验：上市公司营收预测模型开发第6章数据建模：无监督学习（6课时）主成分分析（PCA）与因子分析（2课时）K均值聚类（原理与财务数据分析案例）（2课时）聚类结果评价（轮廓系数、肘部法则）（2课时）实验：上市公司财务指标聚类分析。第三篇：综合应用篇（12课时）第7章上市公司股票数据获取与可视化（3课时）数据获取、预处理、多股票对比分析。第8章沪深300指数预测（3课时）时间序列分析、ARIMA模型应用。第9章基于K均值的财务数据分析（3课时）盈利能力聚类与投资建议生成。第10章投资组合收益率与波动率分析（3课时）蒙特卡罗模拟与夏普比率优化。项目答辩：学生分组展示完整金融分析项目。考核方式平时作业（20%