====== 金融工程前沿专题 ======

===== 教师与助教 =====

吴克坤

  * Email: kkwu#zuel.edu.cn (Pls replace # with @)
  * Wechat: {{ :mycourse:t7me_qr_code.jpg?nolink&150 |}}


===== 课程目标与教学方式 =====

==== 课程目标 ====

系统提升：
  * 自主研究能力
  * 跨学科能力
  * 使用AI辅助研、学能力

==== 教学方式 ====

“基础+LLMs辅助探索+分享汇报”教学模式
  * 教师：快速讲授核心概念、方法、原理、逻辑（50%课时）
  * 学生：分组探讨（40%学时）+分享汇报（10%学时）
    * 问题导向
    * 自由探索
    * AI辅助

==== 学习建议 ====

  - **讲授阶段：做“延迟摘录”**  
    * 只记录自己“听不懂”或“想要深挖”的点，标序号（Q1、Q2…）。  
    * 课后再用 LLMs 或教材补缺。  
  - **选题前：写“一页纸提案”**  
    * 明确：①金融场景与目标变量；②可获得的数据源；③预期用到的算法 1–2 个；④评估指标。  
    * 组内成员达成一致，避免“想到哪做到哪”。  
  - **Prompt 设计：遵循 P.A.R. 模板**  
    * P（Problem）一句话描述任务；  
    * A（Action）告诉 LLM 要做什么，如“给出 Python 代码并解释每行”；  
    * R（Requirement）列出限制，如“使用 sklearn、不调用私有 API”。  
    * **保存所有 prompt 与回复**，汇报时展示 2–3 个代表性示例。  
  - **代码验证三步走**  
    - 先在极小样本（10 行）上跑通流程；  
    - 打开 `warnings`、打印维度，确认数据流正确；  
    - 交叉验证或留出法，再看训练/测试差距是否异常。  
  - **组内分工但“交叉备份”**  
    * A 负责数据清洗，B 负责建模，C 负责可视化 & 汇报。  
    * 每人至少能独立复现另一个成员的工作 —— 交叉检查能显著减少汇报前的“翻车”。  
  - **善用金融解释而非只报分数**  
    * 讲清楚特征/因子为什么对收益或风险有意义；  
    * 当模型性能提升有限时，尝试用残差分析找业务角度的改进。  
  - **引用与合规**  
    * 复制粘贴代码块时在注释里标明来源（URL 或 GPT-4）。  
    * 不得上传包含个人隐私或商业敏感的原始数据到公共 LLM；必要时先脱敏或取样。  
  - **反思与复盘**  
    * 汇报后 24 h 内，每人写 150 字“踩坑记录”：最难的问题、解决思路、下次如何做得更好。   



===== 教学计划 =====

**教学计划可能根据教学情况调整**

| 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://kktim.cn/teaching/ATinFE/slides/T01a-DigitalTechinFE-slides-LLMs.html|01a-数字技术与金融工程-大模型]]，\\ [[http://kktim.cn/teaching/ATinFE/slides/T01b-DigitalTechinFE-slides-ML-Shallow.html|01b-数字技术与金融工程-浅层机器学习]]，\\ [[http://kktim.cn/teaching/ATinFE/slides/T01c-DigitalTechinFE-slides-ML-Deep.html|01c-数字技术与金融工程-深度学习]]，\\ [[http://kktim.cn/teaching/ATinFE/slides/T01d-DigitalTechinFE-slides-BigData.html|01d-数字技术与金融工程-大数据]] |  
| 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 |  |  
| 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 |  |  
| 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 |  | 
<del>| 3 | ESG 投资与绿色金融工程 | 理解 ESG 投资理念和绿色金融的内涵，\\ 掌握可持续金融产品设计方法，\\ 培养金融服务社会发展的责任意识 |  | </del>
<del>| 5 | 数字资产与金融创新 | 了解数字资产发展趋势，\\ 掌握数字资产定价和交易方法，\\ 理解金融创新的机遇与挑战 |  |  
| 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 |  | </del>  
<del>| 8 | 金融市场微观结构 | 理解市场微观结构理论，\\ 掌握市场设计方法，\\ 培养市场规则意识和金融创新能力 |  |  
| 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 |  |</del>


===== 考核方式 =====

==== 总评成绩构成 ====

  * 平时表现：30%
    * 主动参与课堂活动（满足基本的质量要求）
      * 一次：60分
      * 两次：85分
      * 三次：100分
    * 被动参与课堂活动：
      * 满足基本的质量要求每次10分
      * 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%
    * 体现**高阶性、挑战度** 
    * 在AI辅助下解决一个金融（工程）问题（学术/非学术）

==== 关于课程项目 ====

  - 从课堂上探索过的问题中选一个深入研究
  - DDLs：
    - 确定分组选题：wk9 (Tue) 
    - 提交：wk17 (Sat)