第二部分：金融科技学生学习大纲

这一部分给金融、金融工程、金融科技专业的大学生。默认已经学完 第一部分：Python 入门。

网站：jeapedu.com

培养目标

一学期结束后，学生能够：

1. 用 Python 3.12 处理表格型金融数据（读写 CSV / Excel，清洗，分组）
2. 计算收益率、复利、现值、NPV 等基础金融量
3. 画价格曲线和简单指标，读懂时间序列
4. 用 requests 调用公开 HTTP 接口，解析 JSON
5. 独立完成一个小型金融科技项目，并讲清数据从哪来、怎么算、结果是什么

不做的事情：不讲完整券商交易系统，不讲高频做市，不把某一家付费数据源写成唯一标准。

先修要求

• Python 3.12 及以上
• 第一部分全部章节，尤其是：列表、字典、函数、文件、异常、pip / venv
• 微积分、概率统计、公司金融可以边学边补，不要求先全部修完

工具

统一使用虚拟环境，不要用系统全局 pip。

python -m venv .venv

本部分常用库：

python -m pip install pandas numpy matplotlib openpyxl requests

• numpy：数组和向量计算
• pandas：表格、时间序列
• matplotlib：画图
• openpyxl：读写 Excel
• requests：HTTP 接口

课程结构

模块	文档	建议周次
学期进度与考核	十六周进度	第 1 周先看
数据处理	NumPy / Pandas	第 2–4 周
数据从哪来	金融数据获取	第 5–6 周
画图与时间序列	可视化与时间序列	第 7–8 周
公司金融计算	金融计算	第 9–10 周
策略与风险	量化分析入门	第 11–12 周
接口与工程	网络接口	第 13–14 周
期末项目	学期项目	第 15–16 周

第 1 周用来复习第一部分、装环境、讲金融科技里 Python 做什么。

学习方法

1. 每一模块先看「要会什么」，再敲例子。
2. 金融数字要自己验算：用 Excel 或计算器对一下。
3. 数据文件放在自己的项目目录里，路径写清楚。
4. 接口失败是常态，先用本地 CSV 把计算跑通。
5. 期末项目从第 10 周开始选题，不要等到最后两周。

下一页看完整学期安排：十六周进度。