課程資訊
課程名稱
機器人理財專題研究
Studies of Robo Advisors 
開課學期
108-2 
授課對象
管理學院  財務金融學研究所  
授課教師
張森林 
課號
Fin5072 
課程識別碼
723 U5730 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一7,8,9(14:20~17:20) 
上課地點
管二206 
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 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1082Fin5072_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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 

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
 
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。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
參考書目
待補 
指定閱讀
待補 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
  1.機器人理財簡介
 
第2週
  2.市場分析、國內外機器人理財服務公司簡介與評比  
第3週
  3.資產池特性探討
 
第4週
  4.投資人理財問卷設計與風險偏好探討
 
第5週
  5.財金資料收集、基本分析、技術分析
 
第6週
  6.投資組合理論一: mean-variance portfolio
 
第7週
  春假 
第8週
  7.投資組合理論二: Black-Litterman model分析
 
第9週
  8.機器人理財的風險管理
 
第10週
  9.Diversified portfolio v.s. Robo Advisors
 
第11週
  10.選擇權市場隱含資訊的引入
 
第12週
  11.因子投資對機器人理財的助益及限制
 
第13週
  12.機器人理財績效的評比
 
第14週
  13.投資行為偏誤與機器人理財的興起
 
第15週
  彈性放假一次 
第16週
  14.機器人理財擂台賽 
第17週
  14.機器人理財擂台賽