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課程名稱 |
機器人理財專題研究
Studies of Robo Advisors |
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開課學期 |
109-2 |
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授課對象 |
管理學院 財務金融學研究所 |
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授課教師 |
張森林 |
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課號 |
Fin5072 |
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課程識別碼 |
723 U5730 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期一7,8,9(14:20~17:20) |
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上課地點 |
管二206 |
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備註 |
本課程中文授課,使用英文教科書。先修投資學，需具備基礎程式語言的能力。
總人數上限：60人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1092Fin5072_ |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
隨著大數據、資訊科技及人工智慧技術的進步，機器人理財(Robo Advisors)是近年來非常受到關注的新興領域，不論是提供服務的金融機構家數及所管理的資產規模都日益增加。根據BI智慧(Business Insider Intelligence)預測，到2020年，機器人投顧的資產管理規模將達到8兆美元。隨著機器人理財越來越普及，財金及資訊科學領域的學生應該盡早具備相關知識與技能，以應市場需求。本課程主題包含如下:
1.機器人理財簡介
2.市場分析、國內外機器人理財服務公司簡介與評比
3.資產池特性探討
4.投資人理財問卷設計與風險偏好探討
5.財金資料收集、基本分析、技術分析
6.投資組合理論一: mean-variance portfolio
7.投資組合理論二: Black-Litterman model分析
8.機器人理財的風險管理
9.Diversified portfolio v.s. Robo Advisors
10.選擇權市場隱含資訊的引入
11.因子投資對機器人理財的助益及限制
12.機器人理財績效的評比
13.投資行為偏誤與機器人理財的興起
14.機器人理財擂台賽 |
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課程目標 |
學生在修完這門課程後，應具備下列能力:
• 了解機器人理財的架構及運用現況
• 了解機器人理財的資產池特性
• 了解機器人理財的投資組合理論與方法
• 了解機器人理財的風險管理
• 了解機器人理財的績效評估方法
• 能撰寫程式進行機器人理財的資產配置
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課程要求 |
學生須具備基礎程式語言的能力，並修過3學分(含)以上的投資學課程。課程除講課外，也有程式實作演練，作業包含資料收集整理、程式撰寫及專題報告。 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 |
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指定閱讀 |
待補 |
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參考書目 |
待補 |
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評量方式
(僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
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1.機器人理財簡介
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第2週 |
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2.市場分析、國內外機器人理財服務公司簡介與評比 |
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第3週 |
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3.資產池特性探討
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第4週 |
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4.投資人理財問卷設計與風險偏好探討
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第5週 |
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5.財金資料收集、基本分析、技術分析
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第6週 |
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6.投資組合理論一: mean-variance portfolio
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第7週 |
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春假 |
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第8週 |
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7.投資組合理論二: Black-Litterman model分析
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第9週 |
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8.機器人理財的風險管理
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第10週 |
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9.Diversified portfolio v.s. Robo Advisors
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第11週 |
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10.選擇權市場隱含資訊的引入
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第12週 |
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11.因子投資對機器人理財的助益及限制
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第13週 |
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12.機器人理財績效的評比
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第14週 |
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13.投資行為偏誤與機器人理財的興起
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第15週 |
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彈性放假一次 |
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第16週 |
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14.機器人理財擂台賽 |
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第17週 |
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14.機器人理財擂台賽 |