数据科学课题：基于Python、机器学习的市场趋势预测与股票数据可视化研究

作者：南星教育 来源：院校库 标签：大学排名

数据科学课题：基于Python、机器学习的市场趋势预测与股票数据可视化研究

开始日期: 2025-10-11

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对机器学习、数据科学、量化投资、大数据、统计、金融数据处理等方向感兴趣的学生。要求有一定Python或R语言基础（先导课）、了解sas或者Stata。

Instructor Introduction导师介绍

Z老师

中央财经大学副教授

中央财经大学 专排全国Top2

朱老师 长聘副教授 博士生导师

中央财经大学金融工程系 系主任

美国埃默里大学 博士

曾任 埃默里大学 助理教授&客座研究员

金融经济领域中英文顶级期刊审稿人

研究方向：实证资产定价、风险管理、大宗商品预测

朱教授已在《Journal of Financial and Quantitative Analysis》、《Journal of Empirical Finance》、《数学物理学报》等国内外著名金融经济及数学期刊以第一或者通讯作者身份发表中英文论文数十篇。论文及其观点被英国金融时报中文版、美国Alpha Architect资产管理公司、华安证券转载或引用。主持并参与国家自然科学基金面上项目等4项。曾任埃默里大学独立主讲。Journal of International Money and Finance, International Review of Finance, Pacific-Basin Finance Journal, International Review of Economics and Finance,   China Accounting and Finance Review期刊匿名审稿人。

Program Background项目背景

随着云时代的到来，大数据技术具有越来越重要的战略意义，已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素。人们对于海量数据的运用，预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理的时间内攫取、管理、处理、整理海量数据。

Program Description项目介绍

本项目通过学习大数据、金融计量等相关基础知识，带领学员了解金融投资中如何进行数据处理和构造量化策略，让初学者来了解金融产品尤其是股票市场（其他还有加密货币、商品期货市场等等）的定价模型。并且可以据此来判断金融产品是否被高估和低估，来做出正确的投资决策。学生通过该项目知道确定股票投资收益的重要因素以及如何构建投资策略，理解金融资产价格如何确定。学生通过项目实战最终可以获得大数据、金融科技，量化投资等项目经验。

Syllabus项目大纲

大数据、金融计量导论：大数据、金融计量发展概况；大数据、金融计量理论和技术；投资的定义；收益和风险；资产配置；贴合课题进行选题指导

全球市场投资标的：资产类别：股票、固定收益、期货、期权、远期合约、互换协议、加密货币等等;资产配置有效前沿理论;如何构造最优风险投资组合；定题指导；

资产定价理论和方法：数据分析；描述性统计；组合分析和Fama MacBeth回归；

股票市场投资策略和公共因子：常见的股市投资策略、基金经理投资策略和表现；常见的股市公共因子；中美两国股市投资策略和因子模型的异同；案例：如果构造出新的投资策略，进行量化投资；

大数据、金融计量降维方法在金融投资中的应用，项目答疑和指导修改：项目回顾和知识点的扩展——加密货币、商品期货等市场的量化投资策略；基于大数据和金融计量降维方法如何优化投资策略；指导需要修改和提炼的观点、引用和图表的规范性；论文答辩的程序、准备、注意事项；

项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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