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智能证券投资
第2次开课
开课时间: 2021年03月24日 ~ 2021年04月25日
学时安排: 5小时每周
当前开课已结束 已有 154 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
spContent=智能证券投资课程属于人工智能和证券投资的交叉学科,是研究提高人理性投资效率的学问。通过本课程的学习,使得学生能够熟悉、掌握以下智能证券投资的相关理论方法及知识技能:熟悉智能投资的宏观层次结构;掌握智能投资阶段划分体系;具备将前沿人工智能理论及方法运用于实际证券投资问题的能力,如海量异构多源信息收集及处理、智能市场概率模型构建、投资效用计算、自动投资策略的生成执行及投资绩效评价等,从而在真实证券市场交易环境中能够设计并实现完整且具备理性的自动证券投资机器人,进一步培养学生对于人工智能及证券投资交叉科学的知识认知和实践能力。
智能证券投资课程属于人工智能和证券投资的交叉学科,是研究提高人理性投资效率的学问。通过本课程的学习,使得学生能够熟悉、掌握以下智能证券投资的相关理论方法及知识技能:熟悉智能投资的宏观层次结构;掌握智能投资阶段划分体系;具备将前沿人工智能理论及方法运用于实际证券投资问题的能力,如海量异构多源信息收集及处理、智能市场概率模型构建、投资效用计算、自动投资策略的生成执行及投资绩效评价等,从而在真实证券市场交易环境中能够设计并实现完整且具备理性的自动证券投资机器人,进一步培养学生对于人工智能及证券投资交叉科学的知识认知和实践能力。
—— 课程团队
课程概述

       在海量信息日新月异的今天,人工智能+证券投资的时代已经到来。想了解人工智能在证券投资的最新发展吗?想知道你的投资业绩的原因所在吗?想让计算机工具或者机器人帮助你提高理性投资的效率吗?本课程聚焦在智能证券投资的科学方法和实用技术,尽可能突出3个特色:

       1.理论新颖 提出了智能证券投资的目标为提高人理性投资效率,给出了个性投资自动化和自动投资个性化的两条技术路线和示例。

       2.实践验证 实践是检验理论的标准,本课程介绍了海天4S和SADI5L的投资理念、典型案例、评测方法和业绩归因技术。

       3.平台支撑 人工智能、证券投资都是实践性非常强的学科,本课程在每章内容后均提供了平台实训环节,包括盘感训练、模拟投资、自动投资三个比赛。

       本课程适用于大专院校人工智能、金融、以及其他专业高年级学生、研究生和证券投资者。

课程大纲

第一单元 智能证券投资概要

1.1 智能证券投资的提出

1.2 个性投资自动化

1.3 自动投资个性化

1.4 评测诊断和示例

1.5 小结

1.6 实训:盘感训练

单元测试:智能证券投资概要

第二章 基础知识

2.1 股票

2.2 债券和现金等价物

2.3 模拟投资和小结

2.4.1 实训:模拟投资及证券筛选

2.4.2 实训:因子筛选

2.4.3 实训:模拟投资大赛

单元测试:基础知识

第三章 宏观判势

3.1 股市、债市和现金等价物的趋势

3.2 判势方法、投资策略和交易品种

3.3 评测方法

3.4 小结

3.5.1 实训: 宏观判势 社区发帖

3.5.2 实训: 宏观判势能力的分析与评测

3.5.3 实训: 实盘交易数据的投资评测

单元测试:宏观判势

第四章 具体实施

4.1 个体证券品种选择

4.2 多层次证券分类

4.3 多品种走势对比方法

4.4 投资策略和方法

4.5 评测方法

4.6 小结

4.7.1 实训:具体实施实训

4.7.2 实训:证券的多品种走势对比

4.7.3 实训:具体实施能力的分析与评测

单元测试:具体实施

第五章 以史为鉴

5.1 收益率常用方法解析

5.2 评测方法

5.3 用户投资行为分析

5.4 业绩归因

5.5 小结

5.6 实训:评测诊断实训

单元测试:以史为鉴

第六章 悟道出师

6.1 基于海天4S的悟道出师之路

6.2 知人者智,换位思考

6.3 自知者明,摆正心态

6.4 提高效率,实训辅助

6.5 小结

6.6 实训:悟道出师

单元测试:悟道出师

第七章 自动投资

7.1 自动投资总体框架

7.2 自动投资简单示例

7.3 多因子自动投资策略

7.4 小结

7.5 实训:自动投资

单元测试:自动投资

第八章 总结与实践

8.1 总结与实践

8.2 学生课程总结

8.3 学生采访

展开全部
预备知识

高级语言程序设计、概率论与数理统计

参考资料

教材:

1. 自编教材 《智能证券投资》


主要参考书:

[1] 吴晓求. 证券投资学 第四版[M]. 中国人民大学出版社, 2009.

[2] RueyS.Tsay, 蔡瑞胸, 王远林,等. 金融时间序列分析[M]. 人民邮电出版社, 2012.

[3] 萨利赫•N.内夫特奇. 金融工程学原理[M]. 中国人民大学出版社, 2014.

[4] Russell S, Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition[M]. 人民邮电出版社, 2010.

哈尔滨工业大学(深圳)
1 位授课老师
王晓龙

王晓龙

教授

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