mycourse:advanced_topics_in_fe
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| mycourse:advanced_topics_in_fe [2025/05/26 23:11] – [教学计划] kk | mycourse:advanced_topics_in_fe [2026/04/28 12:44] (当前版本) – [教学计划] kk | ||
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| 行 61: | 行 61: | ||
| **教学计划可能根据教学情况调整** | **教学计划可能根据教学情况调整** | ||
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| + | ==== v2026 ==== | ||
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| + | | 序号 | 教学内容 | 学习学习预期成果 | 讲义 | | ||
| + | | 1 | 数字技术与金融工程前沿 | 理解金融工程前沿原理趋势,\\ 把握数字技术创新应用方向,\\ 树立金融创新服务实体经济的使命担当 | [[http:// | ||
| + | | 2 | 智能量化交易创新 | 掌握量化交易原理,\\ 掌握设计策略交易策略,\\ 理解市场效率与交易公平 | [[http:// | ||
| + | | 4 | 金融风险管理创新 | 掌握金融风险识别和度量方法,\\ 掌握运用新技术开展风险管理,\\ 建立审慎经营和合规意识 | [[http:// | ||
| + | | 7 | 金融产品创新设计 | 掌握衍生品的价值理,\\ 掌握设计创新型衍生品产品,\\ 理解金融创新与风险管理的平衡 | [[http:// | ||
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| + | ==== v2025 ==== | ||
| | 序号 | 教学内容 | 学习学习预期成果 | 讲义 | | | 序号 | 教学内容 | 学习学习预期成果 | 讲义 | | ||
| | 1 | 数字技术与金融工程前沿 | 理解金融工程前沿原理趋势,\\ 把握数字技术创新应用方向,\\ 树立金融创新服务实体经济的使命担当 | [[http:// | | 1 | 数字技术与金融工程前沿 | 理解金融工程前沿原理趋势,\\ 把握数字技术创新应用方向,\\ 树立金融创新服务实体经济的使命担当 | [[http:// | ||
| | 2 | 智能量化交易创新 | 掌握量化交易原理,\\ 掌握设计策略交易策略,\\ 理解市场效率与交易公平 | [[http:// | | 2 | 智能量化交易创新 | 掌握量化交易原理,\\ 掌握设计策略交易策略,\\ 理解市场效率与交易公平 | [[http:// | ||
| - | | 4 | 金融科技风险管理创新 | 掌握金融风险识别和度量方法,\\ 掌握运用新技术开展风险管理,\\ 建立审慎经营和合规意识 | | | + | | 4 | 金融风险管理创新 | 掌握金融风险识别和度量方法,\\ 掌握运用新技术开展风险管理,\\ 建立审慎经营和合规意识 | [[http:// |
| - | | 7 | 金融产品创新设计 | 掌握衍生品的价值理,\\ 掌握设计创新型衍生品产品,\\ 理解金融创新与风险管理的平衡 | | | + | | 7 | 金融产品创新设计 | 掌握衍生品的价值理,\\ 掌握设计创新型衍生品产品,\\ 理解金融创新与风险管理的平衡 | [[http:// |
| - | < | + | |
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| - | | 6 | 智能投资组合管理 | 掌握投资组合理论,\\ 能够运用 AI 技术进行资产配置,\\ 设计智能化投资策略 | | </ | + | |
| - | < | + | |
| - | | 9 | 课程项目展示 | 展示金融创新项目成果,\\ 培养团队协作能力,\\ 锻炼专业表达和沟通技能 | |</ | + | |
| 行 83: | 行 93: | ||
| * 两次:85分 | * 两次:85分 | ||
| * 三次:100分 | * 三次:100分 | ||
| - | | + | |
| - | * 满足基本的质量要求每次10分 | + | * 以本课程学习经历为基础,说明AI如何帮助你有效地学习和工作(篇幅:1页A4单面) |
| - | * 不满足基本的质量要求:每次5分 | + | |
| - | * 课堂展示:30% | + | |
| - | * 一次:75分 | + | |
| - | * 两次及以上:100分 | + | |
| * 课程报告:40% | * 课程报告:40% | ||
| - | * 体现**高阶性、挑战度** | + | * 体现**高阶性、挑战度** |
| + | * 选题须与课堂教学内容密切相关 | ||
| * 在AI辅助下解决一个金融(工程)问题(学术/ | * 在AI辅助下解决一个金融(工程)问题(学术/ | ||
| + | * 设计一个产品 | ||
| + | * 分析一个案例 | ||
| + | * 形成一个策略 | ||
| ==== 关于课程项目 ==== | ==== 关于课程项目 ==== | ||
| 行 98: | 行 108: | ||
| - DDLs: | - DDLs: | ||
| - 确定分组选题:wk9 (Tue) | - 确定分组选题:wk9 (Tue) | ||
| - | - 提交:wk17 (Sat) | + | - 提交:2025年6月24日20: |
| + | - 逾期惩罚:每逾期一日(24h)扣除报告分数5分 | ||
| + | - 提交内容和方式: | ||
| + | - 内容 | ||
| + | - 课程项目报告 | ||
| + | - 可执行的ipynb文件 | ||
| + | - 数据(样本,用于验证代码) | ||
| + | - 大语言模型使用记录(可选,建议提交) | ||
| + | - (所提交的课程项目报告的)查重报告(免费版即可) | ||
| + | - 文件命名方式(命名时请忽略方括号): | ||
| + | - 课程报告:[学号]_[姓名]_[标题].pdf | ||
| + | - ipynb文件:[学号]_[姓名]_[标题].ipynb | ||
| + | - 数据文件:[学号]_[姓名]_[标题].csv (或者其他格式文件) | ||
| + | - 大语言模型使用记录:[学号]_[姓名]_Prompts.xlsx(或者其他格式文件) | ||
| + | - 查重报告:[学号]_[姓名]_[重复率].pdf (文件名中重复率精确到个位) | ||
| + | - 提交方式 | ||
| + | - 将上述所有文件置入名为“[学号]_[姓名]”的文件夹后压缩为zip文件后提交 | ||
| + | - 通过以下二维码提交 | ||
| + | {{ : | ||
| + | **大语言模型使用记录模板** | ||
| + | |||
| + | | 序号 | 提示词 | 使用的AI模型 | AI返回结果 | ||
| + | | 1 | xxx | Deepseek R1 | xxxx | 基本满足要求,可采纳 | 无 | | ||
mycourse/advanced_topics_in_fe.1748272305.txt.gz · 最后更改: 2025/05/26 23:11 由 kk