智能证券投资课程：前往报名学习
智能证券投资课程属于人工智能和证券投资的交叉学科，是研究提高人理性投资效率的学问。通过本课程的学习，使得学生能够熟悉智能投资的宏观层次结构；掌握智能投资阶段划分体系；具备将前沿人工智能理论及方法运用于实际证券投资问题的能力，如海量异构多源信息收集及处理、智能市场概率模型构建、投资效用计算、自动投资策略的生成执行及投资绩效评价等，从而在真实证券市场交易环境中能够设计并实现完整且具备理性的自动证券投资机器人，进一步培养学生对于人工智能及证券投资交叉科学的知识认知和实践能力。
开设学校：哈尔滨工业大学（深圳）；学科：经济学、
智能证券投资课程属于人工智能和证券投资的交叉学科，是研究提高人理性投资效率的学问。通过本课程的学习，使得学生能够熟悉智能投资的宏观层次结构；掌握智能投资阶段划分体系；具备将前沿人工智能理论及方法运用于实际证券投资问题的能力，如海量异构多源信息收集及处理、智能市场概率模型构建、投资效用计算、自动投资策略的生成执行及投资绩效评价等，从而在真实证券市场交易环境中能够设计并实现完整且具备理性的自动证券投资机器人，进一步培养学生对于人工智能及证券投资交叉科学的知识认知和实践能力。
-1.1 智能证券投资的提出
-1.2 个性投资自动化
-1.3 自动投资个性化
-1.4 评测诊断和示例
-1.5 小结
--1.5 小结
-1.6 实训：盘感训练
-2.1 股票
--2.1 股票
-2.2 债券和现金等价物
-2.3 模拟投资和小结
-2.4.1 实训：模拟投资及证券筛选
-2.4.2 实训：因子筛选
-2.4.3 实训：模拟投资大赛
-3.1 股市、债市和现金等价物的趋势
-3.2 判势方法、投资策略和交易品种
-3.3 评测方法
--3.3 评测方法
-3.4 小结
--3.4 小结
-3.5.1 实训：宏观判势 社区发帖
-3.5.2 实训：宏观判势能力的分析与评测
-3.5.3 实训：实盘交易数据的投资评测
-4.1 个体证券品种选择
-4.2 多层次证券分类
-4.3 多品种走势对比方法
-4.4 投资策略和方法
-4.5 评测方法
--4.5 评测方法
-4.6 小结
--4.6 小结
-4.7.1 实训：具体实施实训
-4.7.2: 实训：证券的多品种走势对比
-4.7.3 实训：具体实施能力的分析与评测
-5.1 收益率常用方法解析
-5.2 评测方法
--5.2 评测方法
-5.3 用户投资行为分析
-5.4 业绩归因
--5.4 业绩归因
-5.5 小结
--5.5 小结
-5.6 实训：评测诊断实训
-6.1 基于海天4S的悟道出师之路
-6.2 知人者智，换位思考
-6.3 自知者明，摆正心态
-6.4 提高效率，实训辅助
-6.5 小结
--6.5 小结
-6.6 实训：悟道出师
-7.1 自动投资总体框架
-7.2 自动投资简单示例
-7.3 多因子自动投资策略
-7.4 小结
--7.4 小结
-7.5 实训：自动投资
-8.1 总结与实践
-8.2 学生课程总结修改
-8.3 智能证券-学生采访
--8.3 学生采访
-课程讨论
王晓龙，教授，博士生导师 。1991年受国家教委、国务院学位委员会联合表彰为“做出突出贡献的中国博士学位获得者”。主持完成国家自然科学基金重点/面上项目、863重点/面上项目、国际合作项目等20多项。在《中国科学》、《IEEE Transaction》等国内外学术刊物和会议上发表论文百余篇。获中国航天部科技进步一等奖、二等奖、三等奖各一项，2008年获教育部（科学技术）技术发明奖二等奖。申请技术发明专利6项，计算机“语句输入”的原创者。