十六周进度

按每周 4 课时 + 课外上机来排。学校课表不同，可以按模块压缩或拉长，不要打乱顺序。

第 1 周：方向和工具

• 金融科技岗位里 Python 常见用途：对账、研报数据、风控指标、量化研究、内部报表
• 复习第一部分：函数、文件、异常、venv
• 建课程项目目录，例如 fintech-lab/
• 作业：写出「本学期想解决的一个具体问题」，不超过 200 字

第 2 周：NumPy

• 数组、形状、切片
• 向量加减乘除，不要一上来就写多层 for
• 作业：用数组计算一组价格的简单收益率

第 3 周：Pandas 基础

• Series、DataFrame
• 读 CSV，选列，筛选行
• 作业：读一份日行情，打印前 5 行和列名

第 4 周：清洗和汇总

• 缺测值、重复行、类型转换
• groupby、agg
• 作业：按月份汇总成交额或收益

第 5 周：本地金融数据

• CSV / Excel 字段含义：日期、开高低收、成交量
• 日期解析、按日期排序、设为索引
• 作业：整理一份至少 60 个交易日的本地数据

第 6 周：接口数据

• JSON、HTTP 状态码
• 用 requests 拉一条公开数据（见 网络接口）
• 作业：把接口结果存成 CSV，之后不再每次都现场请求

第 7 周：画图

• 收盘价曲线、成交量柱状图
• 图标题、坐标轴、图例
• 作业：一张价格图 + 一张成交量图

第 8 周：时间序列

• pct_change、滚动窗口
• 均线
• 作业：画出 5 日、20 日均线

第 9 周：货币时间价值

• 复利、现值、终值、年金
• 作业：手算一题，再用代码对答案

第 10 周：投资决策

• NPV、IRR 的含义和实现
• 选题：确定期末项目，见 学期项目

第 11 周：简单策略

• 均线交叉只作为教学例子
• 信号、持仓、收益曲线
• 强调：课堂策略不是实盘建议

第 12 周：风险指标

• 波动率、最大回撤、夏普比率（概念 + 计算）
• 作业：给自己的收益序列算出这三个数

第 13 周：接口整理

• 请求头、超时、异常
• 把获取数据的代码收成函数

第 14 周：工程习惯

• 项目目录、requirements.txt
• 结果输出到 CSV 或简单文本报告
• 可选：SQLite 存一份历史行情

第 15–16 周：项目答辩

• 演示 8–10 分钟：问题、数据、方法、结果、局限
• 提交代码、数据说明、简短报告

考核建议

项目	比例	说明
平时作业	40%	每周一小练，交代码和截图
阶段测验	20%	Pandas + 金融计算笔试或上机
期末项目	40%	能复现、有数据说明、有结论

成绩看过程：数据是否可复现，计算是否正确，结论是否和数字一致。不按「策略赚多少」给分。