《证券投资学实验》课件：探索与实践

《证券投资学实验》课件探索与实践欢迎参加《证券投资学实验》课程，这是一门聚焦理论与实践融合的专业课程，旨在服务金融创新人才培养目标通过系统化的50个模块化知识点，我们将深入探索证券投资的理论基础，并通过实验操作将理论知识转化为实践技能本课程着重培养学生在真实市场环境中的决策分析能力，帮助学生建立系统化的投资思维框架，并通过数据分析、模拟交易等实践活动，提升学生的实际操作能力和风险管理意识实验课程简介课程特色教学理念课程架构本课程是一门实验型证券投资学专业课我们秉持做中学的教学理念，支持学生课程设计涵盖证券基础知识、行情分程，区别于传统纯理论教学模式，我们在模拟环境中验证投资理论，体验市场析、技术分析、基本面分析和投资组合特别强调理论与实践的紧密结合通过波动带来的挑战通过案例分析和实战管理等多个维度，形成了一个完整的知实验环节，学生能够亲身体验证券投资演练，学生能够更加深入地理解证券市识体系，帮助学生全面掌握证券投资的的全流程操作，包括市场分析、交易执场的运作机制，掌握投资决策的关键要核心概念和实操技能行和绩效评估素实验课程目标市场观察能力培养学生敏锐的市场洞察力，能够识别市场趋势和潜在投资机会，理解各类市场信号的含义及其对投资决策的指导意义数据分析能力训练学生系统收集、处理和分析金融数据的能力，掌握各类分析工具和方法，能够从海量数据中提取有价值的投资信息决策制定能力提升学生基于分析结果制定合理投资决策的能力，包括资产配置、证券选择、买卖时机判断和风险控制等方面的实际操作技能绩效评估能力培养学生对投资组合进行科学评估的能力，掌握各类绩效指标的计算方法和应用场景，能够客观评价投资策略的有效性教学框架与内容构成创新应用量化投资、AI投顾、ESG投资分析方法技术分析、基本面分析、组合理论投资工具股票、债券、基金、衍生品市场基础市场结构、监管体系、交易机制本课程的教学框架采用理论、实验和案例三位一体的方式，系统地构建了从基础到应用的完整知识体系底层是市场基础知识，包括市场结构、监管体系和交易机制，为学生提供了解证券市场的基本框架中层包括投资工具和分析方法，涵盖各类证券品种的特点和交易规则，以及技术分析、基本面分析等实用技能顶层则聚焦创新应用，引导学生了解行业前沿动态和未来发展趋势证券投资学实验教学大纲模块实验单元课时行情分析模块行情分析与交易实验6技术分析模块趋势分析、形态学分析、12技术指标应用基本分析模块财务报表分析、行业分12析、公司估值理论应用模块投资组合构建、资产配10置、风险管理《证券投资学实验》教学大纲包含9个核心实验单元，分为4大模块行情分析、技术分析、基本分析和理论应用每个模块设置了相应的课时安排和实践内容，确保学生能够系统地学习和掌握各类分析方法通过大纲的合理设置，学生将逐步深入学习市场行情观察、技术指标应用、基本面研究以及现代投资理论实践，形成从数据收集、分析处理到决策执行的完整技能链条证券投资学理论基础证券概述证券的定义、特点与功能，证券市场的历史发展与演变，以及证券在现代金融体系中的重要地位股票与权益类证券普通股、优先股的基本特征，股东权益与公司治理关系，以及各类权益证券的价值来源与风险收益特性债券与固定收益证券政府债券、企业债券、可转债等固定收益证券的分类与特点，债券定价原理与收益率曲线解析金融衍生品期货、期权、互换等衍生工具的基本原理与应用场景，衍生品在风险管理和投资策略中的重要作用证券市场结构一级市场二级市场证券发行市场，企业通过IPO、增发等证券交易市场，投资者之间进行证券买方式直接从投资者处筹集资金，由承销卖交易，提供流动性和价格发现功能，商提供中介服务，监管机构进行严格审包括交易所市场和场外交易市场两种形核把关式监管体系市场参与机构以证监会为核心的多层次监管架构，通证券公司、基金管理公司、期货公司等过法规制度、现场检查、信息披露要求金融中介机构，为市场提供交易、咨等手段，保障市场公平、公正、透明运询、资产管理等专业服务，维持市场正行常运转主要金融工具股票股票代表对公司所有权的凭证，投资者通过持有股票成为公司股东，享有分红权和表决权股票投资具有较高的风险收益特性，是证券市场中最活跃的投资品种A股、B股、H股等不同市场的股票各具特点，需要投资者根据自身情况选择合适的投资标的债券债券是债务凭证，发行方承诺在特定时间支付利息并偿还本金政府债券、金融债券、企业债券等不同类型的债券风险收益特征各异，为投资者提供了稳定收益的投资选择债券价格与市场利率呈反向变动关系，是资产配置中的重要组成部分基金基金是集合投资工具，由基金管理人专业管理，投资于股票、债券等金融资产公募基金、私募基金、ETF、QDII等多种类型满足不同投资者需求，具有专业管理、分散风险的优势基金定投是普通投资者进行长期资产积累的有效方式金融衍生品期权、期货等衍生品是基于基础资产价格变动设计的金融工具，具有杠杆效应和风险管理功能投资者可利用衍生品进行套期保值、投机交易或套利操作，但需要较高的专业知识中国金融衍生品市场发展迅速，品种日益丰富证券市场参与者机构投资者个人投资者证券公司、基金管理公司、保险公司、QFII数量众多的散户投资者，虽然单个资金量等专业投资机构，拥有雄厚资金实力和专业小，但总体规模庞大，是中国特色证券市场研究团队，是市场稳定器和价格发现的主要的重要参与力量，交易行为往往受情绪和短1力量期因素影响监管机构中介机构证监会及其派出机构、交易所等监管部门，券商、投行、会计师事务所、评级机构等专通过制定规则、市场监督、风险防范等手业服务提供商，为市场提供交易、承销、审段，维护市场秩序和投资者权益，促进市场计、评级等服务，是市场正常运转的重要基健康发展础设施证券发行与交易发行前准备企业需要进行上市辅导、财务审计、业务梳理等全面准备工作，选聘保荐机构、会计师事务所、律师事务所等专业机构提供服务，共同编制招股说明书等材料申报与核准向证监会提交发行申请材料，经过初审、反馈、发审会审核等多个环节，获得发行批文注册制改革后，上交所科创板和深交所创业板采用注册制，审核流发行定价与认购程有所调整通过询价或其他方式确定发行价格，向投资者公开发售股票机构投资者和个人投资者根据各自额度参与认购，超额认购时需要进行配售上市交易完成发行后，股票在证券交易所挂牌上市，投资者可以在二级市场自由买卖新股上市初期往往设有涨跌幅限制，以防止价格剧烈波动金融衍生品核心知识期权基本原理期权是一种合约，赋予持有者在未来特定日期以特定价格买入或卖出标的资产的权利期货合约特性期货是标准化合约，双方约定在未来某一时间以约定价格交割特定数量的标的资产风险管理应用通过持有与现货市场相反方向的衍生品头寸，对冲价格波动风险套利交易策略利用市场定价不一致，同时买入低估资产和卖出高估资产获取无风险收益金融衍生品是现代金融市场中不可或缺的重要工具，为投资者提供了风险管理和投资增值的多元化选择在实验教学中，我们将带领学生深入理解期权定价模型、希腊字母风险指标以及各类交易策略的具体应用场景通过实例操作，学生将学习如何利用衍生品进行投资组合保护、收益增强和风险敞口管理，掌握在不同市场环境下选择合适衍生品工具的决策能力证券价格指数与市场效率主要证券指数有效市场假说EMH•上证综指上交所全部上市股票有效市场假说认为，在信息充分、投资者理性的市场中，证券价格已充分反映所有可获得的信息，因此无法通过分析历史价格或•深证成指深交所规模较大成份股公开信息获得超额收益•沪深300沪深两市具代表性的300只股票•中证500中小市值公司指数根据信息反映程度的不同，市场效率可分为弱式效率、半强式效率和强式效率三个层次，不同效率水平下投资策略的有效性存在•创业板指创业板市场表现差异•科创50科创板头部企业指数市场效率概念对投资策略选择具有重要指导意义，是现代金融理论的基石之一证券投资实验平台介绍模拟交易系统行情数据支持数据处理功能本课程采用专业的证券投资模拟交易平平台接入实时行情数据，提供历史K线、分系统集成了强大的数据处理工具，支持技台，界面与实际交易软件高度相似，支持时图表、技术指标等多维度数据展示功术指标计算、量化策略回测、绩效评估等股票、债券、基金等多种证券品种的模拟能学生可以观察市场实时动态，分析历功能学生可以导出交易数据进行深入分交易系统提供虚拟资金，学生可以在风史趋势，培养市场感知能力和数据分析能析，形成实验报告，并根据分析结果不断险可控的环境中体验真实的交易流程力优化投资决策证券投资实验项目一览945实验单元课时总量覆盖行情分析、技术分析、基本分析和组合投资等核心领域理论讲解与实操训练相结合，确保充分的实践时间124案例分析综合模块经典市场事件与投资策略的深度剖析将单项技能整合为完整的投资分析框架本课程设计了系统完整的实验体系，从市场观察到投资决策，从单一分析方法到综合策略应用，形成了循序渐进、由浅入深的实验教学链条每个实验项目都配备了详细的实验指导书、数据资料和评价标准，确保学生能够独立完成实验并取得预期的学习效果通过这些精心设计的实验项目，学生将逐步建立起完整的证券投资知识体系和实操技能，为未来从事金融行业工作或个人投资理财奠定坚实基础实验行情分析与交易行情软件操作熟悉专业行情软件界面，学习如何查看大盘指数、个股行情、行业板块、资金流向等多维度市场数据，掌握基本的数据筛选和图表分析功能交易系统实操在模拟交易平台上实践买入、卖出、撤单等基本交易操作，理解限价单、市价单的区别，熟悉T+1交易制度、涨跌停限制等市场规则报单与成交分析分析订单簿和成交明细数据，观察大单成交对价格的影响，理解买卖盘口变化与价格波动的关系，初步掌握市场微观结构分析方法模拟交易实践根据给定的投资目标和资金规模，设计并执行简单的交易策略，记录交易过程，分析交易结果，总结经验教训，形成初步的交易思路实验技术分析基础线图解读均线系统应用技术指标实战K学习各种K线形态的识别与掌握短期、中期、长期均线系统学习MACD、KDJ、含义，包括阳线、阴线、十（如5日、10日、20日、60RSI、BOLL等常用技术指标字星、锤头线、吊颈线等基日均线）的计算方法与应用的原理与应用，理解指标参本K线，以及三兵、三黑技巧，学习均线金叉、死数设置对分析结果的影响，鸦、启明星、黄昏星等组合叉、多头排列、空头排列等探索不同指标组合使用的协形态，培养从K线变化中捕典型信号的判断标准，练习同效果，建立初步的技术分捉市场情绪的能力利用均线系统进行趋势判析框架断买卖信号识别综合运用K线、均线和技术指标，识别潜在的买入和卖出信号，设计简单的交易规则，并在历史数据上进行回溯测试，评估信号的有效性和可靠性实验量价关系分析实验趋势分析实际操作上升趋势识别1学习判断上升趋势的关键特征更高的高点和更高的低点，价格运行在均线之上，成交量在上涨过程中温和放大掌握上升趋势中的回调买入策略和止损位设置方法下降趋势识别2掌握下降趋势的主要特点更低的低点和更低的高点，价格运行在均线之下，成交量在下跌过程中逐渐萎缩了解下降趋势中的反弹卖出时机和避免过早抄底的风险盘整趋势分析3识别横盘整理阶段的特征价格在一定区间内波动，无明显的方向性，成交量通常较为平稳学习区间交易策略以及突破确认的判断标准趋势线绘制技术4实践趋势线和通道线的正确绘制方法，包括上升趋势线、下降趋势线、水平支撑阻力线等掌握趋势线的有效性验证和调整技巧，学习基于趋势线的交易决策方法实验形态学分析头肩顶底形态头肩顶是重要的反转形态，由左肩、头部、右肩和颈线组成，标志着上升趋势可能结束本实验将引导学生识别典型头肩顶的形成过程，掌握量能配合特征，学习基于颈线突破的交易策略和目标价计算方法同样，头肩底形态预示下跌趋势可能结束，是重要的买入信号三角形形态三角形是常见的整理形态，包括对称三角形、上升三角形和下降三角形实验将教授学生如何正确识别各类三角形的特征，判断形态的有效性，预测突破方向，并根据形态高度计算价格目标三角形形态通常是趋势延续的信号，但某些情况下也可能是反转信号双顶双底形态双顶形态呈M形，是顶部反转信号；双底形态呈W形，是底部反转信号实验中学生将学习如何确认真正的双顶双底形态，区分它们与其他形态的差异，掌握突破确认和回抽测试的概念，以及基于形态的交易策略设计和风险控制方法实验常用技术指标指标类别代表指标主要功能应用场景趋势类指标MACD、DMI判断趋势方向与强中长期趋势确认度摆动类指标RSI、KDJ、CCI判断超买超卖状态短期交易时机把握波动类指标BOLL、ATR测量价格波动范围波动率分析与止损设置量能类指标OBV、VOSC分析成交量变化量价配合确认信号本实验重点讲解MACD、RSI和BOLL三类代表性指标的原理与应用MACD（平滑异同移动平均线）通过快慢线的交叉和柱状图的变化反映趋势动能，RSI（相对强弱指标）通过超买超卖区域的判断帮助识别可能的反转点，BOLL（布林带）则通过上中下轨道反映价格波动的正常范围学生将学习如何避免单一指标的局限性，构建多指标组合分析体系，在不同市场环境下选择合适的指标组合，并通过实际案例回测评估不同指标组合的有效性，培养技术分析的实战能力实验基本面分析流程财报获取从交易所网站、公司官网或专业数据库获取上市公司财务报告报表结构解析理解资产负债表、利润表、现金流量表的基本结构和核心科目财务指标计算计算盈利能力、偿债能力、运营能力、成长能力等关键指标横向纵向比较与历史数据、行业平均水平进行对比分析，发现异常点价值评估基于财务分析结果，结合估值模型，形成投资判断基本面分析是价值投资的核心方法，本实验将引导学生系统学习上市公司财务报表的解读技巧学生将掌握各类财务指标的计算方法和分析思路，如毛利率、净利率反映盈利能力，流动比率、资产负债率反映偿债能力，应收账款周转率、存货周转率反映运营效率，净利润增长率、营收增长率反映成长潜力实验行业分析与比较实验公司估值建模市盈率估值法PE学习市盈率估值的基本原理、适用范围和局限性掌握静态PE、动态PE、TTM PE的计算方法和区别通过与行业平均PE、历史PE区间的比较，判断股票的相对估值水平分析影响PE合理区间的因素，如公司成长性、盈利稳定性、行业景气度等市净率估值法PB理解市净率估值的适用情景，特别是对金融、地产等资产密集型行业的适用性学习净资产收益率ROE与PB估值的关系，掌握PB-ROE矩阵分析方法通过实际案例，练习使用PB估值法筛选低估值高质量公司，避免价值陷阱现金流折现模型DCF掌握DCF模型的理论基础和构建步骤，包括未来现金流预测、折现率确定和永续增长率设定学习敏感性分析方法，评估参数变动对估值结果的影响通过Excel建模实践，深入理解DCF模型在不同行业和不同生命周期公司估值中的应用技巧多模型综合应用学习整合多种估值方法的综合分析框架，理解不同估值方法的互补性掌握根据公司特点和行业属性选择合适估值方法的决策原则通过实际上市公司案例，实践多模型估值结果的权衡与判断，形成最终投资建议实验新闻舆情与事件驱动影响新闻舆情和重大事件对证券价格有显著影响，本实验旨在培养学生分析和应对各类信息冲击的能力学生将学习区分利好和利空信息的基本原则，理解不同类型事件（如政策变动、业绩预告、行业整合、管理层变动等）对股价的潜在影响机制和持续时间实验将引导学生建立舆情监测和分析的基本框架，掌握从海量信息中筛选关键因素的方法，并结合技术面和基本面分析，制定应对各类事件的交易策略通过历史案例回顾，学生将理解市场反应的过度和不足，以及如何在信息不对称环境中把握投资机会实验投资风险识别系统性风险非系统性风险风险量化方法•宏观经济风险经济增长放缓、通货膨•公司特有风险经营不善、财务危机、管•标准差/波动率测量收益率的波动程度胀、利率变动理层变动•贝塔系数衡量个股相对于市场的敏感度•政策法规风险监管政策变化、行业准入•行业风险行业周期、技术变革、竞争格•最大回撤衡量投资组合可能面临的最大调整局变化损失•市场情绪风险投资者恐慌、非理性行为•流动性风险交易活跃度低、买卖价差•风险价值VaR在给定置信水平下的潜在导致的市场波动大、大额交易冲击最大损失系统性风险无法通过分散投资完全规避，需要非系统性风险可通过多元化投资组合有效降量化风险指标帮助投资者客观评估风险水平，通过资产配置、对冲工具等方式管理低，是分散投资的主要目标制定合理的风险控制策略实验证券投资组合理论均值方差模型风险收益权衡实操Markowitz-本实验将深入讲解哈里·马科维茨的现代投资组合理论基础，该学生将通过实际市场数据，验证不同相关性资产组合的风险分散理论首次提出了风险与收益的数学关系模型学生将学习如何计效果实验设计不同风险偏好情景，指导学生基于个人风险承受算单个资产的预期收益率和标准差，以及资产间的相关系数和协能力选择合适的投资组合方差实验还将引入无风险资产概念，构建资本市场线，理解杠杆与投通过Excel或Python编程，学生将构建包含多个资产的投资组资组合效率的关系通过比较不同时期的有效前沿变化，学生将合，计算组合的预期收益率和风险，理解分散投资降低风险的数理解市场环境对最优资产配置的影响，掌握动态调整投资组合的学原理实验将引导学生寻找最优权重配置，绘制有效前沿曲方法论线，识别最小方差组合和切点组合实验资产配置与优化债券资产股票资产固定收益类资产，收益相对稳定，风险较权益类资产，长期增值潜力强，风险相对低较高•国债安全性最高，收益率较低•大盘蓝筹股稳定性较高，波动较小•金融债/企业债收益率较高，风险适•中小创新股成长性强，波动较大中•海外股票提供地域分散化，降低集中•可转债兼具债性和股性，风险收益中风险等现金类资产另类资产流动性最高，风险最低，收益有限与传统资产相关性低，提供分散化效益•货币基金低风险，随时可用•商品黄金、原油等实物资产•短期理财产品期限固定，收益略高•QDII海外市场投资工具•定期存款安全性高，流动性受限•REITs不动产投资信托基金实验模型实操CAPM实验套利定价理论APT

3.2%市场因子贡献市场整体走势对个股收益的影响

1.8%规模因子贡献公司市值大小对收益率的影响

2.5%价值因子贡献估值水平对预期收益的贡献

1.5%动量因子贡献历史价格趋势延续效应套利定价理论APT是对CAPM模型的扩展和完善，引入多个风险因子来解释资产收益率本实验将指导学生理解APT模型的理论基础，学习识别和选择影响证券收益的关键因子，如市场因子、规模因子、价值因子、动量因子等学生将使用多元线性回归方法，分析不同因子对资产收益的贡献度，估计因子载荷和因子风险溢价通过实际案例回溯，学生将验证多因子模型的解释力和预测能力，掌握基于APT模型构建投资策略的方法，为后续的量化投资实验奠定基础实验量化投资入门数据获取与预处理学习API接口调用和数据清洗技术因子构建与评价设计量化因子并检验其有效性选股策略设计基于多因子模型构建选股规则3回测与策略优化评估策略历史表现并不断改进4量化投资是将投资决策过程系统化、纪律化的投资方法，本实验将为学生提供量化投资的入门训练学生将学习如何使用Python等编程工具获取和处理金融数据，构建基本的技术指标和量化因子，如市盈率、市净率、动量、波动率等实验将指导学生设计简单的选股算法，如多因子打分模型、技术指标筛选模型等，并通过历史数据回测验证策略的有效性学生将学习评估策略表现的关键指标，如年化收益率、最大回撤、夏普比率等，掌握策略优化的基本方法，体验数据驱动的投资决策过程实验程序化交易初探程序化交易是量化投资的实际落地环节，本实验将带领学生体验自动化交易的基本流程学生将学习如何将量化投资策略转化为具体的交易指令，包括下单时机判断、仓位管理规则、交易频率设置等实验平台将提供模拟环境，让学生能够安全地测试自动化交易策略风险控制是程序化交易的核心环节，学生将学习设计严格的风控规则，如单笔交易限额、日内亏损限制、波动率过滤等通过实际操作，学生将理解程序化交易的优势和局限性，培养对算法交易的正确认识，为未来深入学习高频交易、套利交易等高级策略奠定基础数据获取与处理数据源选择数据清洗数据转换了解雪球、同花顺、Wind、学习处理金融数据中常见问题学习金融数据的常用转换方万得等主流金融数据平台的特的方法，如缺失值处理、异常法，如对数化、标准化、百分点和适用场景学习各类数据值识别、重复数据删除等掌比变化等掌握时间序列数据接口的使用方法，包括API调握时间序列数据的特殊处理技的重采样技术，如日度数据转用、数据爬虫和第三方库的应巧，包括除权除息调整、停牌周度、月度数据理解特征工用掌握不同数据源之间的差处理、时间对齐等理解数据程的基本概念，学习构建衍生异和互补性，建立多源数据验质量对分析结果的影响，建立指标的方法，如技术指标、财证机制数据质量评估体系务比率等数据存储与管理了解不同数据存储方式的优缺点，如CSV文件、数据库、HDF5等学习建立有效的数据管理系统，包括命名规范、版本控制和更新机制掌握大规模数据处理的优化方法，提高数据处理效率金融数据分析Python基本工具包金融数据可视化本实验将介绍Python金融数据分析的核心工具包，包括数据可视化是金融分析的重要环节，学生将学习使用MatplotlibNumPy数值计算、Pandas数据处理、和Seaborn绘制各类金融图表，如K线图、成交量柱状图、移动Matplotlib/Seaborn数据可视化、Statsmodels统计建模平均线、技术指标图等实验将介绍如何设置图表样式、添加标等学生将学习如何安装和配置这些库，掌握它们的基本语法和注、多子图布局等技巧，提高图表的专业性和可读性常用函数通过实例演示，学生将学习如何使用Pandas处理时间序列金融学生还将学习绘制高级金融图表，如热力图展示相关性矩阵、箱数据，包括数据读取、索引设置、数据筛选、分组统计等基本操线图分析收益分布、散点图展示因子效果等通过实际案例，学作实验还将介绍NumPy在矩阵运算和数学函数方面的应用，生将掌握如何选择合适的图表类型直观展示分析结果，增强数据帮助学生理解向量化计算的高效性洞察能力大数据辅助投资决策智能决策系统基于多维数据分析形成投资建议深度数据洞察挖掘数据间隐藏关联与预测模式2多源数据融合整合结构化与非结构化数据全面数据采集市场、财报、舆情等多维数据大数据时代为投资决策提供了新的思路和工具，本实验将指导学生利用大数据技术辅助投资分析学生将学习整合多源异构数据，包括传统的市场交易数据、公司财务数据，以及新兴的社交媒体舆情数据、搜索指数、卫星图像等另类数据，构建全方位的分析视角实验将介绍基本的数据挖掘和机器学习方法，如聚类分析发现相似股票，分类算法预测市场走向，情感分析评估市场情绪等通过案例实践，学生将理解如何从海量数据中提取有价值的投资信号，建立数据驱动的投资决策框架，把握大数据时代的投资机遇实验实盘模拟交易演练交易复盘与优化风险管理实践定期对交易过程进行全面复盘，分交易策略执行实施严格的风险控制措施，包括止析成功和失败的原因，总结经验教账户设置与资金管理基于前期学习的各类分析方法，设损策略、仓位调整原则、极端行情训计算各项绩效指标，如收益学习设置虚拟资金账户，制定初始计并执行完整的交易策略包括市应对预案等学习分散投资的实际率、夏普比率、最大回撤等，客观资金规模和风险控制参数掌握资场环境判断、个股筛选、买入时机操作方法，在不同市场环境下调整评价策略表现根据复盘结果不断金分配原则，如单只股票最大持仓选择、持仓管理、卖出决策等环风险敞口，保持投资组合的稳健优化交易系统，提高决策质量比例、行业分散度要求等建立完节在模拟环境中体验真实交易的性整的交易记录系统，为后续分析提全过程，培养实战经验供数据基础实验报告撰写与评价方法报告结构设计学习专业实验报告的标准结构，包括摘要、引言、实验目的、理论基础、实验方法、数据分析、结果讨论、结论与建议等部分掌握各部分的写作要点和逻辑关系，确保报告结构完整、层次清晰数据处理与展示掌握金融数据的专业处理和展示方法，学习选择合适的图表类型直观呈现分析结果重点培养数据可视化能力，包括K线图、技术指标图、相关性矩阵、收益率分布图等专业图表的绘制和解读分析结果解读学习如何客观分析实验数据，避免选择性解读和过度拟合培养批判性思维，鼓励对实验结果进行多角度思考，识别潜在的局限性和风险因素重视假设验证和反例分析，提高结论的可靠性报告评价标准了解实验报告的评价维度，包括数据分析的深度和广度、方法应用的正确性、结论的合理性和创新性、报告的规范性和专业性等掌握自评和互评的方法，不断提高报告质量案例分析牛股形成路径基本面改善阶段公司基本面出现明显转机，如行业景气度提升、公司盈利能力增强、新业务快速成长等此阶段股价通常处于低位，市场关注度不高，估值处于历史低位，机构持股比例较低市场认知阶段公司业绩持续向好，开始被部分敏锐的分析师和投资者关注成交量逐渐放大，股价开始缓慢上涨，但大部分投资者仍持观望态度机构投资者开始逐步建仓，但持股比例仍不高加速上涨阶段3业绩超预期增长，或有重大利好事件催化市场对公司前景形成一致看好预期，大量资金涌入，成交量显著放大股价出现加速上涨态势，估值水平快速提升，机构持股比例明显提高市场狂热阶段股价已大幅上涨，估值处于历史高位市场情绪高涨，投资者追高意愿强烈，成交量持续放大此时往往伴随大量积极的研报和媒体报道，但公司基本面的改善程度可能已不足以支撑当前估值案例分析暴雷与黑天鹅事件乐视网案例康美药业教训防范风险策略乐视网是中国互联网视频行业的先行者，康美药业曾是中医药行业的龙头企业，但通过对典型暴雷案例的分析，总结投资风曾创造了惊人的市值增长，但最终因为激因巨额财务造假被监管处罚，成为A股市险防范的核心策略重视现金流而非仅关进扩张、资金链断裂和财务造假等问题导场的典型负面案例本案例重点分析康美注利润，警惕高应收账款和存货，关注实致股价暴跌本案例分析乐视生态的崩塌药业财务造假的手法和特征，如虚增货币际控制人的大额质押，避免过度集中持过程，揭示其财务报表中的警示信号，如资金、虚构贸易收入、操纵利润等，帮助仓，设置严格的止损纪律，构建多元化投高应收账款、关联交易频繁、现金流恶化投资者识别类似问题公司的财务欺诈迹资组合以分散非系统性风险等象案例分析市场重大事件年股灾回顾极端波动应对政策干预分析20152015年6月至8月，中国A股市场经历了剧烈调市场极端波动时期的投资决策与正常时期有显市场剧烈波动时期通常伴随监管政策的密集出整，上证综指从5178点最低跌至2850点，跌著差异本案例总结极端行情下的应对策略，台本案例研究2015年股灾期间的政策干预幅超过40%本案例分析股灾形成的背景因包括降低仓位、增加低波动性资产配置、避免措施，如暂停IPO、限制大股东减持、鼓励回素，包括前期杠杆资金推动的快速上涨、估值追涨杀跌、保持充足流动性等核心原则购、组织国家队入市等，分析不同政策工具泡沫累积、监管政策变化等的有效性和市场反应重点剖析杠杆资金的放大效应和踩踏风险，分分析恐慌情绪对投资决策的影响，提出控制情探讨逆周期调节的政策逻辑和实施边界，总结析去杠杆过程中的流动性危机和系统性风险传绪波动、坚持理性分析的具体方法探讨极端投资者如何预判政策走向并及时调整投资策导机制，总结股灾对投资者和监管机构的重要行情中反向投资的机会与风险，培养逆向思维略，在政策变化中把握投资机会启示能力案例分析资产配置经典模型美国养老金配置模型中国公募基金配置实践美国养老金体系是全球资产配置的典范，本案例分析其配置策略中国公募基金行业发展迅速，形成了具有本土特色的资产配置模的演变历程早期养老金以固定收益为主，20世纪70年代后逐式本案例选取优秀的平衡型基金和FOF产品，分析其在不同市步增加权益类资产比例现代养老金普遍采用多元化配置策略，场周期中的配置策略调整重点研究中国市场特有的因素如A股包括传统资产（股票、债券）和另类资产（私募股权、对冲基波动性高、债券违约风险上升、另类资产可投品种有限等对配置金、实物资产）决策的影响案例重点分析耶鲁模式和挪威主权财富基金的配置哲学，总结长案例还将分析固收+、权益+等创新产品的配置逻辑，以及不期机构投资者的资产配置原则长期视角、分散投资、动态调同风险偏好投资者的差异化配置方案通过中外对比，探讨中国整、风险管理和成本控制探讨这些原则对个人投资者的启示投资者资产配置的优化方向，为学生提供实用的个人资产配置指导职业技能拓展专业素养沟通能力掌握扎实的金融理论和投资分析方法，学习将复杂的金融概念转化为客户易于持续学习新知识和新技能，保持对市场理解的语言，提高口头和书面表达能的敏感度和判断力建立系统的知识体力掌握倾听技巧，准确把握客户需求系，形成自己的投资理念和方法论考和风险偏好培养演讲和说服能力，能取相关专业资格证书，如证券从业资够自信地向客户或团队阐述投资建议和格、基金从业资格、CFA、CFP等市场观点职业道德技术应用树立正确的职业道德观念，遵守行业规熟练使用金融分析软件和数据库，如范和法律法规坚持客户利益优先原4Wind、Bloomberg、Choice等掌握则，避免利益冲突保持独立客观的专基本的编程技能，能够进行简单的数据业判断，不受市场情绪和外部压力影处理和分析了解金融科技发展趋势，响诚信透明，如实披露投资风险和收如人工智能、大数据分析在投资领域的益预期应用投资心理与行为金融学初识行为金融学挑战了传统金融理论中的理性人假设，认为投资者在决策过程中会受到各种心理偏差的影响本实验将介绍几种典型的投资心理偏差过度自信导致投资者高估自己的判断能力和信息优势；锚定效应使投资者过度依赖初始信息或参考点；损失厌恶让投资者对亏损的痛苦感受远大于等额盈利的愉悦感；从众心理（羊群效应）促使投资者跟随大众行动而非独立思考实验将设计简单的行为测试，帮助学生识别自身的心理偏差通过案例分析，展示这些心理偏差如何影响市场价格和投资决策学生将学习应对心理偏差的方法，如建立严格的投资纪律、使用量化模型减少主观判断、进行投资决策的复盘等，培养理性的投资心态与可持续投资新趋势ESG环境因素碳排放、能源效率、资源利用、污染防治、生物多样性保护社会因素劳工权益、产品责任、社区关系、人权保护、多元包容治理因素董事会结构、股东权益、商业道德、信息透明度、反腐败投资策略ESG整合、主题投资、影响力投资、积极股东行动ESG投资是全球资本市场的重要发展趋势，本实验将介绍ESG的核心理念和实践方法学生将学习如何获取和解读ESG评级数据，理解不同ESG评级机构的方法论差异，掌握ESG指标的筛选和应用技巧实验将通过案例分析，展示ESG因素与企业财务表现、风险管理和长期价值创造的关系中国绿色金融发展迅速，实验将特别关注中国市场的ESG投资实践，如绿色债券、ESG主题ETF等创新产品学生将模拟构建ESG投资组合，比较不同ESG策略的表现，探讨ESG投资在中国市场的适用性和未来发展方向通过实验，培养学生关注可持续发展的投资理念，把握绿色金融创新带来的投资机遇与量化智能投顾AI技术在投资中的应用智能投顾平台概览经典算法与未来发展AI人工智能正深刻改变投资决策过程，从数据收智能投顾是AI在投资领域的典型应用，实验实验将演示几种经典的AI投资算法，如基于集到投资执行机器学习算法能从海量历史数将介绍国内外主要智能投顾平台的特点和运作机器学习的市场预测模型、自然语言处理的舆据中识别出人类难以发现的模式；自然语言处模式学生将了解智能投顾的核心功能，如客情分析系统、强化学习的交易策略优化等学理技术可分析新闻、社交媒体和研报中的文本户画像、资产配置、自动再平衡、税收优化生将了解这些算法的基本原理和应用限制，培信息；计算机视觉技术能处理卫星图像、监控等通过案例分析，比较传统人工顾问和智能养对AI投资的理性认识实验还将展望AI投视频等替代数据本实验将介绍这些AI技术投顾的优劣势，探讨人机协作模式的发展趋资的未来发展方向，如联邦学习、可解释AI的基本原理和投资应用场景势等新技术的潜在应用期权与期货交易策略套期保值策略期权组合策略•多头套期保值买入期货合约，锁定未来•保护性认沽持有股票的同时买入认沽期买入现货的价格权，限制下跌风险•空头套期保值卖出期货合约，锁定未来•备兑认购持有股票的同时卖出认购期卖出现货的价格权，增加额外收益•交叉套期保值利用相关性高的期货合约•牛市价差买入低行权价认购期权，同时进行风险对冲卖出高行权价认购期权套期保值是企业和投资者管理价格风险的重要•熊市价差买入高行权价认沽期权，同时卖出低行权价认沽期权工具，能够有效降低市场波动对经营和投资的影响期权组合策略能够灵活应对不同市场环境，实现风险管理与收益增强的平衡波动率交易•跨式策略同时买入同一行权价的认购和认沽期权，赌波动率上升•宽跨式策略买入不同行权价的认购和认沽期权，降低成本•蝶式策略组合多个期权，在特定价格区间获取收益波动率交易是期权市场的独特策略，投资者可以直接交易市场波动性，而非仅仅交易价格方向私募基金与另类投资实验对冲基金私募股权基金采用多样化策略，追求绝对收益投资非上市企业股权，通过企业成长和上市退出获利•股票多空策略•风险投资VC早期企业•事件驱动策略•成长型基金成长期企业•宏观策略•收购基金成熟企业•相对价值策略大宗商品投资不动产投资投资原材料、能源和农产品投资房地产市场，获取租金和资本增值•商品期货•REITs房地产投资信托•商品ETF•地产基金•实物商品•不动产众筹全球视野下的证券投资实验国际市场比较中美市场联动案例本实验将对比分析全球主要证券市场的特点和差异，包括美国、中美作为全球最重要的两个经济体和证券市场，其互动关系对全欧洲、日本和新兴市场学生将了解不同市场的交易机制、监管球投资者具有重要影响本实验将选取典型案例，分析中美市场环境、投资者结构和主流投资风格，掌握全球资产配置的基本原的联动效应和差异化表现，如美联储政策变化对A股市场的影则和实施方法响，中国经济数据对美股中概股的冲击等实验将重点介绍海外成熟市场的投资工具，如ETF、ADR、学生将学习如何监测和分析跨市场信号，把握全球资金流动的趋REIT等，以及投资海外市场的渠道，如QDII基金、港股通、沪势，预判不同市场的相对表现实验还将探讨地缘政治风险、贸伦通等通过对比分析，学生将理解全球市场的互联互通机制和易摩擦等宏观因素对跨境投资的影响，培养学生的全球投资视野跨市场投资的机会与风险和跨市场投资能力实验课程成果展示与评估模拟交易竞赛实验课程将组织期末模拟交易竞赛，学生以小组为单位，在规定时间内运用所学知识进行投资决策和交易操作竞赛设置多维度评价指标，不仅关注收益率，还重视风险控制、策略创新和团队协作优秀团队将有机会参加校级、省级乃至全国性的大学生证券投资大赛研究报告评选学生将提交专业水准的证券研究报告，展示自己对特定公司、行业或市场的深入分析报告评选标准包括研究方法的规范性、数据分析的深度、结论的独立性和创新性、表达的专业性等优秀报告将推荐参加学术期刊投稿或行业研究报告大赛创新案例展示鼓励学生开发创新性的投资策略或分析工具，如量化选股模型、行业景气度预测系统、智能投顾原型等创新案例将通过公开演示和评审的方式进行评估，重点考察创意的原创性、实用性和技术实现水平优秀项目有机会获得创新创业基金支持或行业合作机会学习资源与延伸阅读核心教材《证券投资学》（吴晓求），全面系统介绍证券投资理论和实践，是本课程的主要参考教材《投资学》（滋维·博迪），国际经典投资学教材，提供全球视野的投资知识框架《金融市场技术分析》（约翰·墨菲），技术分析领域的经典著作，详细介绍各类技术分析方法数据资源Wind金融终端提供全面的市场数据、公司信息和研究报告，是金融分析的专业工具国泰安CSMAR数据库中国资本市场专业数据库，包含股票、基金、债券等全面数据东方财富Choice数据提供市场行情、财务数据和研究工具，学生可免费使用基础版学术期刊《金融研究》中国金融学会主办的核心期刊，发表高质量金融研究成果《经济研究》中国社会科学院经济研究所主办，包含宏观经济和金融市场研究《Journal ofFinance》美国金融学会官方期刊，发表国际顶级金融研究案例资源哈佛商学院案例库提供丰富的金融投资案例，包括企业融资、投资决策等主题中国资本市场案例库收集中国特色的资本市场案例，包括市场改革、企业上市等内容证券业协会案例集汇编证券行业实践案例，贴近中国市场实际总结与展望理论与实践融合实验教学打破传统纯理论教学局限1能力与素养提升培养实用技能与科学投资理念创新与前沿探索接轨市场发展趋势与科技变革服务资本市场发展培养高素质金融创新人才《证券投资学实验》课程通过系统的理论讲解和实践操作，搭建了一座连接课堂知识与市场实践的桥梁在这门课程中，我们不仅学习了证券投资的基础理论和分析方法，更重要的是培养了实践操作能力和科学的投资思维未来，随着金融科技的快速发展和资本市场的不断完善，证券投资领域将面临更多机遇与挑战我们期待本课程的教学内容能够与时俱进，不断融入新技术、新方法和新理念，为培养适应中国资本市场发展需求的高素质金融人才做出贡献。