《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲.docx

Python金融数据挖掘及其应用教学大纲 本课程教学大纲旨在使学生掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，并将其应用于金融数据处理和挖掘分析任务，培养学生的量化投资实战能力。 一、课程性质与任务 本课程是一门专业方向选修课，旨在使学生掌握Python在金融领域的应用，并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。课程的基本内容包括股票价格指数周收益率和月收益率的计算、上市公司净利润增长率的计算、股票价、量走势图绘制、股票价格移动平均线的绘制、沪深300指数走势预测、基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析等。 三、课程的重点和难点 课程的重点包括案例实现的基本思路、算法及程序实现，数据结构的相互转换等。课程的难点包括案例实现的算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换等。 四、课程教学要求 学生需要了解案例实现的基本思路、算法及程序实现，掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 五、综合案例一：上市公司综合评价 本案例旨在使学生掌握上市公司综合评价模型及方法的基本概念、指标数据选取及数据预处理、主成分分析模型及程序实现等。 六、综合案例二：股票价格涨跌趋势预测 本案例旨在使学生掌握股票价格涨跌趋势的基本概念、技术分析指标的概念及计算公式、数据获取及指标计算、支持向量机模型、逻辑回归模型、神经网络模型实现及验证等。 七、综合案例三：股票价格形态聚类与收益分析 本案例旨在使学生掌握股票价格形态分析的基本概念、股票关键价格点的概念及提取算法、形态特征的表示及计算、K-最频繁值算法及程序实现等。 八、综合案例四：行业联动与轮动分析 本案例旨在使学生掌握行业联动与轮动的基本概念、行业联动与轮动的指标表示与计算、日、周、月频率的行业联动与轮动关联规则挖掘等。 本课程教学大纲旨在使学生掌握Python在金融领域的应用，并具备一定的行业应用背景及就业技能。本课程涵盖了股票价格指数周收益率和月收益率的计算、上市公司净利润增长率的计算、股票价、量走势图绘制、股票价格移动平均线的绘制、沪深300指数走势预测、基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析等多个方面的知识点，旨在培养学生的量化投资实战能力。