東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2022/6/24 下午 07:52:37
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title：
(中文)巨量資料與金融科技實務
(英文)BIG DATA AND FINTECH PRACTICES		 開課學期 Semester：110學年度第2學期
開課班級 Class：金科學程 (合開：財金學程 金科學程)
授課教師 Instructor：鄭宏文 CHENGHUNG-WEN
科目代碼 Course Code：PFT22301 單全學期 Semester/Year：單 分組組別 Section：
人數限制 Class Size：100 必選修別 Required/Elective：選 學分數 Credit(s)：2
星期節次 Day/Session： 三78　 前次異動時間 Time Last Edited：111年05月27日23時20分
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference
(請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts
無
●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
1. 白文章, "Python程式設計與數據分析", 普林斯頓
2. 李顯儀, "數位金融與金融科技", 全華
3. 李顯正， "金融科技概論"， 新陸
三、教學目標 Objectives
本課程以金融科技實務出發，利用巨量資料來完成一份金融科技專題報告：透過AI機器學習建構市場投資組合，穩定增加投資人勝率及報酬的專題報告。內容包括：金融科技介紹、大數據應用、資料探勘、Python程式運用、機器學習等。
This course is based on the practice of fintech and uses huge amounts of data to complete one fintech special reports: Thematic report on building market portfolios through AI machine learning to steadily increase investor win rates and returns. Contents include: introduction to fintech, big data applications, data exploration, use of Python programs, machine learning, etc.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
本課程以實際台灣900多家上市上櫃公司的股票巨量資料，利用因子策略去計算歷史IC值（因子與未來股票報酬的相關係數），基於AI機器學習的隨機森林及類神經網路等模型，來預測每個風格因子未來一期的IC值。然後根據預測的IC值對風格因子賦予權重，利用買高賣低策略建構市場投資組合與大盤做比較，希望藉由AI機器學習方法來提高勝率及穩定性。
●分週敘述 Weekly Schedule
週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note

1

 2/23 課程介紹  　

2

 3/2 金融科技及財務投資組合之介紹  　

3

 3/9 資料下載  　

4

 3/16 資料處理  　

5

 3/23 資料處理  　

6

 3/30 Python程式竄寫  　

7

 4/6 放假  　

8

 4/13 個案實作  　

9

 4/20 個案實作  　

10

 4/27 期中報告  　

11

 5/4 資料探勘  　

12

 5/11 機器學習  　

13

 5/18 隨機森林  　

14

 5/25 類神經網路  　

15

 6/1 專題討論  　

16

 6/8 專題討論  　

17

 6/15 期末報告  　

18

 6/22 教師彈性補充教學  　
五、考評及成績核算方式 Grading
本科目 ☑同意/☐不同意 期末退修
配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description
出席 20% 
期中報告140% 
期未報告140% 
配分比率加總 100%  
六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info
●課業輔導時間 Office Hour
週二 13：10~15：00
週三 13：10~15：00
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office：3402 EMAIL：hwcheng@scu.edu.tw
聯絡電話 Tel：3417 其他 Others：
七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info
教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others
八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course
九、課程其他要求 Other Requirements
十、學校教材上網、數位學習平台及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website
學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal：
東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
學校數位學習平台 University’s Digital Learning Platform：
☐東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
☑東吳大學Tronclass行動數位平台：https://tronclass.scu.edu.tw
教師個人網址 Teacher's Website：
其他 Others：
十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus