量化金融原理与实践教学大纲

量化金融原理与实践教学大纲一、教学目标随着人工智能、大数据技术在经济金融行业的广泛应用，传统的岗位在急剧減少，而客户数据分析、资产管理、风险控制等岗位的需求在快速增加。经济金融行业的这些变化要求从业者同时掌握经济金融理论、数学建模和编程三方面知识，不仅具备较正确地分析和预测各种市场走势的能力，还要求能借助各种机器学习工具，为客户提供准确率较高的投资建议。虽然新技术、新产业和新业态的发展对复合型人才有迫切的需求，但是在相对较短的时间内，同时掌握三方面知识，并综合应用到现实场景，构建出较高精度的模型，并非易事。本课程的教学目标是让数理和编程技能相对薄弱的学生能够在相对较短的时间内掌握量化分析的能力，能够通过python处理现实复杂的数据，并构建出精度较高的模型。通过本课程的学习，学生将能够：1. 知识目标：掌握利用Python处理现实复杂数据所必备的基本语法和编程技巧；掌握Python在数据分析、数据可视化、算法实现等方面的应用。2. 技能目标：能够结合经济金融学知识，运用Python处理现实场景的数据并构建精度较高的模型，并为投资决策提供支持。3. 情感态度价值观目标：培养学生对量化投资领域的兴趣，提高学生在建模过程中分析解决问题的能力，培养学生勇于创新、不断探索的精神。二、课程特色1. 实用。本课程注重实用性，主要体现在两个方面，一方面，本课程注重的是如何使用各种机器学习算法处理现实的数据，所以在内容安排上，除了按照常规做法安排知识框架，还讲述不少解决实际问题的技巧（包括一些小的但也重要的函数）。另外一方面，实用性体现在：（1）所分析的数据是现实场景数据，包括上市公司数据、贷款违约、保险反欺诈、商品交易、银行产品推销、股票交易数据、信用卡欺诈。（2）初学者易错的问题及处理。（3）每段程序可以独立运行，便于学生可以通过修改参数、文件路径后，就可以将程序应用到论文写作、工作中。2. 易学。选用复杂的金融市场数据建模，能够提高教材的实用性，增强学生处理现实数据的技能，但是由于要解决复杂的现实问题，所编写的程序必然复杂。这导致初学者难以掌握课程内容，包括数学模型和编程技巧。为了解决这个矛盾，提高课程的易学程度，采取的措施包括：（1）用图形或通俗语言来介绍数学模型的思想。（2）对程序中的每条命令进行详细解释，降低学生阅读代码的难度。（3）编写详细，让学生能独立完成每章的程序编写。3. 利用经济金融专业知识提升模型精度。从理论上讲，如果可以获取历史和未来所有样本，可以获取与建模对象相关的所有属性，仅仅依靠算法，的确可以建立高精度模型。但是现实情况是无法获取历史和未来所有样本，也无法获取与建模对象相关的所有属性。即使可以获得所有样本和所有属性，现在也没有无穷的算力来处理这样的数据量趋向无穷大的海量样本。在这种情况下，仅仅依靠算法和算力建模，模型精度有限。为此，本课程在建模过程中，注重将金融专业知识融入到建模过程中，例如在对上市公司财务数据、保险反欺诈数据建模过程中，利用经济金融知识对属性进行优化，显著提升了模型精度。例如在利用消费者商品交易数据建模时，通过经济金融知识解读模型结果，可以得出制定商品营销方案的有价值的参考建议。三、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1. Python编程基础：包括详细的Python和pycharm的安装与使用、Python语言的基本语法、数据类型、函数、模块等。2. 数据处理与分析：掌握Pandas、NumPy等库的使用方法，进行数据清洗、数据筛选、数据分组等操作。3. 数据可视化：学习Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化，掌握基本图表的绘制方法和技巧。4. 特征工程：5. 量化建模：学习如何利用Python实现表格的自动处理、聚类、主成分分析、线性模型、支持向量机、决策树与随机森林、神经网络（包括多特征输入多决策输出的多层感知机、卷积神经网络、长短期记忆循环神经网络）了解策略评估方法和风险管理。四、教学方法本课程采用多种教学方法，包括：1. 讲授法：讲解Python编程语言的基本语法、常用库函数、处理现实数据和建模的常用技巧。2. 案例教学：引导学生运用Python处理现实数据并构建较高精度建模。3. 讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得，互相交流。五、教学安排本课程的教学安排如下：1. 教学进度：按照教材的章节顺序，合理安排每个章节的教学内容和教学时间。课前发布预习要求，让学生提前熟悉教材内容，课堂重点讲述难点、重点，同时布置课后作业。2. 教学时间：每周安排2课时，共计16周。3. 教学环境：教室和实验室相结合，提供计算机和网络环境，方便学生进行编程实践。六、各章节简介第1章绪论随着人工智能在经济金融领域的广泛应用，大量传统的岗位被人工智能所替代，同时又新增了很多需要同时掌握经济金融、数学建模和编程三个模块知识的岗位。但是要同时精通这三个模块的知识，然后进行量化建模，学习时间非常漫长以至于几乎不可能实现。软件的发展，尤其是Python语言的普及，极大地降低了初学者掌握量化建模的门槛，让初学者可以在不熟悉数学模型，没有掌握高深的编写技巧的前提下，例如没有深入理解数据处理功能强大的卷积神经网络、LSTM神经网络的数学原理，也能通过调用Python的第三方库，用几条命令就可以使用这些复杂的神经网络模型处理数据。例如本课程从第6章到第11章的大量教学内容都是在讲述处理复杂现实数据的一些技巧、重要函数，真正使用支持向量机、随机森林、神经网络等模型拟合数据的时候，只需要2~3条命令，调用相应的库即可。因此在学习量化建模之前，需要先学习Python软件的安装与使用，然后掌握调用各种机器学习模型的命令，以便在较短时间内弥补数学建模方面的不足。第2章Python编程基础及数据处理本章节围绕后续章节中常用的函数和操作，对Python中基本数据类型及其相关操作、Python中的函数以及条件与循环语句进行介绍，然后讲述NumPy库及Pandas库的常用语法。其中重点讲述了函数、NumPy库和Pandas库的数据切片、排序等问题，并进行归纳总结。鉴于NumPy库和Pandas库在数据切片的使用方法繁杂，所以在微课视频中用简单的口诀来总结数据切片的各种规则，便于加深对这些语法的理解与记忆。第3章数据可视化为了更好地满足金融领域中对数据可视化的需求，本章节介绍了如何绘制多种常见数据可视化图形，如折线图、散点图、属性两两相关图、小提琴图等，并对每种图形功能及适用情形进行了总结。本章节旨在通过简单易懂的语言阐述各种图的功能，并介绍图形的绘制。除此之外，本章节还以多种经济金融市场数据为切入点，实例进行代码的讲解，力求提高代码的适用性。第4章数据表格的处理与数据清洗金融领域存在大量以表格形式储存的数据，目前Python处理表格数据常用的库包括Pandas库、xlwings库等。本章节首先介绍第三方库xlwings及其相关算法原理，以900家上市公司的三大报表数据为例，分别使用两个常用的处理表格工具，xlwings库和pandas库对上市公司三大报表进行读取，并对比分析xlwings处理数据功能强，将2个库结合起来处理大规模数据，将有助于提高数据处理效率。接着介绍数据清洗，包括空缺值、重复值、异常值的处理，以及数据归一化，最后简要介绍特征工程。本章第2部分介绍利用机器学习模型对经济金融数据建模的一般框架，为后续章节的建模奠定基础。本章使用xlwings和pandas处理真实金融场景数据。由于真实的场景数据结构复杂，因此本章通过图文对编程思路进行介绍。第5章特征工程一般而言，特征工程是指寻找能够准确刻画建模对象的特征并用于建模，准确的特征可以降低构建模型的难度，提高模型的质量。特征工程大致包括两个部分，一个部分是寻找能够准确刻画建模对象的特征，包括在数据集（一个数据集就是一个信息系统）中直接获取准确刻画建模对象的特征；以及对现有的特征进行组合、衍生和交互，创建准确刻画建模对象的新的特征。特征工程另外一个部分是对特征值进行优化。实施特征工程的途径分为两种，一种是使用数学工具进行特征的量化分析；另外一种是采取专业知识进行特征的筛选以及特征值的优化。本章介绍的特征工程主要是通过各种算法处理数据集，从现有的属性中直接选择准确刻画建模对象的特征。围绕这个目标，本章将探讨从已有特征集中选择最优特征子集的主要算法，其中包括功能强大的NullImportance算法，并提供相应的代码实例。此外，还将在第8章“线性模型”、第9章“支持向量机”和第10章“决策树及随机森林”中讨论如何利用现有属性构建新特征和进行特征值优化。第6章聚类聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将数据集中的对象分成具有相似特征的组。通过聚类分析，可以识别出数据集中的潜在模式和结构，为决策提供更多信息和洞察力。在经济学领域，聚类分析可以用于识别市场细分、消费者行为模式等重要信息，从而指导市场营销和战略决策。本章节首先介绍K-Means聚类和层次聚类的相关原理和应用，然后介绍K值优化的常用算法和聚类评价指标，最后通过两个实际案例，包括利用地方经济数据和消费者平台购物数据，介绍如何运用这些知识来解决实际经济问题。第7章主成分分析主成分分析（PCA）是一种降维的手段，旨在损失很少的信息的前提下，将众多指标通过线性变换浓缩为几个指标，从高维数据集中提取出最有价值的信息，提高算法运行效率。作为一种常用的数据降维技术，本章介绍的主成分分析（PCA），旨在简化复杂的数据集以便更好地理解和处理。主要内容是：首先解释了数据降维的必要性，然后对PCA的原理和应用进行介绍，最后利用PCA处理讯飞A.I算法赛的汽车贷款数据，包括数据预处理、PCA降维、结果可视化等。第8章线性模型线性回归模型的应用范围非常广泛，包括但不限于预测分析、趋势估计、关系建模、经济学研究、金融分析和市场营销等领域。线性回归模型虽然在精确度上可能不及神经网络和决策树模型，但其核心优势在于能够揭示数据的主要趋势和关系。通过拟合一条线来捕捉变量间的关系，线性回归模型提供了一种简洁直观的方法来理解数据潜在的主要规律。本章节首先介绍OLS线性回归（linearregression）、逻辑回归（logisticregression）和岭回归（ridgeregression）等与建模相关的原理，然后利用上市公司的财务指标，如资产负债率、流动资产合计、总资产周转率、产权比率、毛利率和净利润等作为特征变量，分别利用OLS线性回归、逻辑回归和岭回归建立上市公司风险识别模型。最后通过财务知识优化特征属性后，再次建模，发现利用财务知识优化后的特征建模，模型的识别精度显著提高。第9章支持向量机支持向量机是一种按照监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，它的基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的数据点尽可能地分开，并且使得边界上的点到超平面的距离最大化，以实现较好的分类效果。支持向量机在各种领域都有广泛的应用，包括文本分类、图像识别、生物信息学、垃圾邮件检测等，不仅如此，支持向量机在金融领域的应用为金融机构提供了更精确、更有效的风险评估、风险管理和投资决策工具。本章节围绕支持向量机算法在保险反欺诈案例中的应用，将先讲述支持向量机的原理，其中包含线性可分和线性不可分两种不同的情况，叙述了如何调节模型中的参数，优化模型的性能；之后讲述如何利用现有的支持向量机算法库来实现支持向量机模型，并对支持向量机函数参数进行解释，同时利用鸢尾花分类案例进行简单应用；接着详细地介绍保险反欺诈模型建立过程中所涉及的其它相关算法和金融理论知识；最后，展示保险反欺诈模型建立的整个具体过程。在建模的过程中，通过引入经济金融理论对属性值进行了融合，从而提高了模型的精度，证明将数学、编程和金融三者融合，可以有效提高模型的质量。第10章决策树及随机森林决策树可以通过对数据集进行处理，构建一个树状结构，并根据数据的特征来做出预测。随机森林是一种集成学习方法，随机森林通过在训练过程中构建多个决策树，并对它们的预测结果进行整合来进行决策。在实际生产中，决策树和随机森林的应用范围非常广泛，包括但不限于分类问题、回归问题、特征选择、异常检测、金融风控和市场营销等领域。在经济金融领域，决策树和随机森林可以用于信用评分、证券市场预测、风险管理、金融产品组合推荐等方向。本章节主要介绍了决策树和随机森林的基本概念和原理，在实例方面，本章节使用决策树和随机森林对银行客户认购产品的案例进行分析，根据客户的基本信息（包括客户的年龄、职业、婚姻、违约、房贷等），应用决策树和随机森林建模来预测客户接下来是否会购买银行的产品。在建模的过程中，本章节介绍如何调整参数、如何利用经济金融知识优化特征值以提高模型的运行效率和金融方面的可解释性，提高模型的质量。同时，还用实例介绍如何修饰输出结果，提升输出结果是视觉效应，提高处理现实问题的技能。第11章神经网络