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金融投资学——使用Python课程教学大纲
课程基本信息
课程代码：053093
课程名称：金融投资学——使用Python
英文名称：Financialinvestmentscience——UsingPython
课程类别：专业课
学时：48
学分：3
适用对象:金融学、金融工程、保险学、以及其它经济、管理类专业，或其它专业。
考核方式：考试
先修课程：经济学、会计学、统计学、金融市场等。
二、课程简介
本书详细讲解了投资领域中的风险组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论、市场有效性、证券评估、衍生证券、资产组合管理等重要内容。
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三、教学目的
本课程的教学目的在于让学生掌握投资学的基本知识和原理，主要包括投资组合理论与实践、资本市场均衡、固定收益证券、证券分析、期权期货与其他衍生证券，以及应用投资组合管理七个部分，要求学生从多个方面掌握投资相关知识。本教材全面介绍了投资学的相关理论知识，而且介绍了其最新发展情况，从而使学生掌握与投资有关的基本理论的同时，了解最新的发展动向。
四、教学内容
目录
1金融市场环境
1.1国内外金融学发展历史
1.2金融市场
1.3金融机构
1.4金融产品或金融工具
思考题
2Python在金融资产的时间价值中应用
2.1Python计算单利计息和复利计息
2.2Python计算多期现金流复利终值和现值
思考题
3Python在金融投资收益与风险中应用
3.1持有期收益率
3.2金融资产的期望收益率（期望）
3.3金融资产的风险（方差或标准差）
3.4Python计算期望和方差的统计估计量
3.5Python计算金融资产之间的协方差与相关系数
3.6Python计算金融资产组合的期望收益和风险
思考题
4Python在金融资产组合均值方差模型中应用
4.1金融资产组合的可行集
4.2有效边界与有效组合
4.3Python应用于标准均值方差模型
4.4两基金分离定理
4.5Python绘制资产组合的有效边界
4.6Python计算Markowitz最优资产组合
思考题
5Python在存在无风险资产的均值方差模型中应用
5.1Python应用于存在无风险资产的均值方差模型
5.2无风险资产对最小方差组合的影响
5.3Python应用于存在无风险资产的两基金分离定理
5.4预期收益率与贝塔关系式
5.5Python计算一个无风险资产和两个风险资产的组合
5.6Python应用于默顿定理
5.7Python应用于布莱克-利特曼（Black-Litterman）模型
思考题
6Python在资本资产定价模型中应用
6.1资本资产定价模型假设
6.2Python应用于资本市场线
6.3Python应用于证券市场线
6.4Python应用于价格型资本资产定价模型
6.5Python应用于资本资产定价模型检验
思考题
7Python在指数模型中应用
7.1单指数模型
7.2指数模型与分散化
7.3Python应用于指数模型的证券特征线估计
思考题
8Python在套利定价理论中应用
8.1套利资产组合
8.2单因子套利定价线
8.3套利定价的多因子模型
8.4APT与CAPM的一致性
8.5APT和CAPM的联系与区别
8.6关于模型的检验问题
8.7Python在三因素套利定价模型的滚动回归中应用
思考题
9有效市场假说
9.1有效市场描述
9.2有效市场的三种形式
9.3异常现象
9.4有效市场实证研究的证据
9.5弱式有效市场的检验
9.6有效市场对投资者的启示
思考题
10证券收益的实证依据
10.1资本资产定价模型CAPM的实证模型
10.2上海A股市场Carhart四因素模型的反转与动量效应研究
11Python在固定收益证券中应用
11.1债券的定义与分类
11.2Python计算付息债券的价格
11.3Python计算零息债券的价格
11.4债券的到期收益率
11.5Python计算债券的赎回收益率
11.6Python应用于利率期限结构
11.7Python应用于债券组合管理
思考题
12Python在权益类证券中