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投资学

Investments

课程介绍 Course Introduction

学分:3 | 先修课:金融学原理、统计学 | 学期:大二春季

本课程系统介绍投资理论与实践,涵盖资产类别、投资组合理论、资产定价模型和市场有效性。课程内容包括股票与债券估值、马科维茨均值-方差模型、资本资产定价模型(CAPM)、套利定价理论(APT)、有效市场假说(EMH)、以及共同基金和ETF等投资工具。学生将学习构建最优投资组合的方法,理解风险与收益的量化关系。

This course provides systematic coverage of investment theory and practice, including asset classes, portfolio theory, asset pricing models, and market efficiency. Topics include stock and bond valuation, Markowitz mean-variance model, CAPM, APT, efficient market hypothesis, and investment vehicles like mutual funds and ETFs. Students learn to construct optimal portfolios and quantify risk-return relationships.

大作业 Final Project

作业标题:投资组合构建与绩效评估

学生从沪深300或标普500成分股中选取20只股票,收集过去三年的月度收益率数据,运用Excel或Python计算均值、方差和协方差矩阵,构建有效前沿。在给定风险偏好下确定最优投资组合权重,并与市场指数进行对比,计算夏普比率、特雷诺比率和詹森阿尔法等绩效评估指标,撰写投资分析报告。

Students select 20 stocks from CSI 300 or S&P 500, collect three years of monthly returns, and compute mean-variance optimization using Excel or Python. They construct the efficient frontier, determine optimal portfolio weights for given risk preferences, and evaluate performance against market indices using Sharpe ratio, Treynor ratio, and Jensen's alpha.

实施步骤 Implementation Steps

📋 示例:构建一个多资产配置组合,比如股债商组合。你需要用马克维茨模型计算有效前沿,做风险平价配置,回测过去5年表现,最后给出预期收益、波动率和最大回撤的分析报告。
步骤 1
数据收集
收集股票历史收益率数据
产出:原始数据集
步骤 2
数据处理
计算均值、方差、协方差矩阵
产出:统计分析结果
步骤 3
组合构建
构建有效前沿,确定最优权重
产出:最优投资组合
步骤 4
绩效评估
计算夏普比率、特雷诺比率等指标
产出:绩效评估报告
步骤 5
报告撰写
撰写投资分析报告
产出:最终分析报告

Steps

Step 1
Data Collection
Collect stock return data
Deliverable: Raw Dataset
Step 2
Data Processing
Compute mean, variance, covariance
Deliverable: Statistical Results
Step 3
Portfolio Construction
Build efficient frontier
Deliverable: Optimal Portfolio
Step 4
Performance Evaluation
Compute Sharpe, Treynor ratios
Deliverable: Evaluation Report
Step 5
Report Writing
Write investment analysis
Deliverable: Final Report
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