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文档简介

实践教学授课计划(2025~2026学年第2学期)课程名称深度学习与量化投资实践课时24主讲教师李拴保授课年级/班级2023智能科学与技术⑴⑵教研室主任(签字)主管院长(签字)教务处制

填表说明1．本表由课程主讲教师根据该课程教学大纲的要求在开课前填写，一式四份，经教研室主任、教学单位主管领导审核签字后，教务处、院（部）、教研室和任课教师各执一份。各类课程（包括按周安排的各类实验、实习、实训、课程设计等）都应填报。2．凡是按周安排的教学课程，其教学进度计划应按天填报，其他课程以一次授课学时为单元填报。对于有课内实践项目的课程，必须将对应的实践项目等内容应填写清楚。

一、课程教学目的（按照实际情况填写）《深度学习与量化投资》是智能科学与技术专业的一门专业选修课程，课程主要内容包括量化投资概述、金融数据描述、时间序列分析、量化金融第三方库、配对交易策略、机器学习与量化投资、深度学习与量化投资、综合项目实训。通过课程学习，帮助学生了解机器学习与深度学习算法在量化投资领域的应用与实践，机器学习与深度学习算法在量化投资领域的工程解决方案，以及深度学习派生算法在量化投资领域的创新与实践；拓展学生认识量化投资服务的广度与深度，创新量化投资服务打下必要的基础。二、教学方法和手段（按照实际情况填写）1.算法+应用场景，在机器学习+深度学习领域具备数据建模的能力；2.量化金融第三方库指标应用，具备分析量化投资风险问题的能力；3.历史数据+交易策略，培养学生构建量化投资策略的工程实践能力；4.项目综合实训，机器学习+机器学习、深度学习+深度学习堆叠的工程实践能力。三、课程考核方法（按照实际情况填写）1.完成基本操作：实验过程包括数据读取，算法实现，分析结果。学生应在规定时间完成指定操作为合格标准；2.加分项：对于设计性实验，能够灵活应用各种资源，发挥创新思维为加分项。四、教学内容及进度安排周次章节学时教学内容教学形式备注9-10第3章4Tushare股票数据获取与技术指标编程实验上机编程11-12第4章4时间序列分析平安银行与模型拟合及预测价格编程实验上机编程13第5章4支持向量机平安银行涨跌趋势预测上机编程14第6章4随机森林预测上证指数

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