［摘 要］文章以哈爾濱工業(yè)大學（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）本科專業(yè)的大數(shù)據(jù)特色課程——智能投資為例，探討傳統(tǒng)投資學課程的智能化教改方案。文章展示和分析了智能投資課程在會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)培養(yǎng)體系中的位置、教學安排、教學設計特點以及教改過程中的難點問題和解決思路，基于知識融合的理念解釋了適應經(jīng)管專業(yè)學生“先基礎(chǔ)、后技術(shù)”“先講解、后動手”“先模仿、后創(chuàng)造”的教學內(nèi)容安排思路，并且詮釋了智能投資課程從學術(shù)研究到策略落地、講解與實驗相互穿插等教學設計特點。

［關(guān)鍵詞］投資學；智能化；教改；智能投資

［中圖分類號］ G642.0 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 2095-3437（2023）21-0035-04

引言

長期以來，我國會計本科教育側(cè)重給予學生財務專業(yè)理論知識方面的培養(yǎng)訓練。隨著“大智移云”等新技術(shù)對財務行業(yè)影響的不斷加強，會計變革備受關(guān)注[1]。越來越多的高校會計專業(yè)開始注重在財務理論知識教學中加入計算機應用與數(shù)據(jù)分析相關(guān)教學內(nèi)容，以培養(yǎng)適應當代技術(shù)變革環(huán)境的高端復合型財務人才[2-3]。

在這一潮流下，會計學科的教學改革不斷推進。會計專業(yè)教學越來越注重培養(yǎng)學生應用新興技術(shù)的能力，使學生理解新技術(shù)如何應用于各個會計與財務業(yè)務領(lǐng)域。因此在設計專業(yè)選修課程體系時，充分考慮部分學有余力、希望掌握更多新技術(shù)工具應用知識的學生的進階學習需求顯得十分必要。開設既能夠深化學生財務專業(yè)知識、又能夠提升學生程序設計和數(shù)據(jù)分析能力的復合型課程，成為選修課程體系制定的重要議題。傳統(tǒng)投資學課程的智能化教改轉(zhuǎn)型，恰好滿足了以上培養(yǎng)體系轉(zhuǎn)型需求。

本文以哈爾濱工業(yè)大學（以下簡稱哈工大）（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）本科專業(yè)的選修課程——智能投資為例，探討傳統(tǒng)投資學課程的智能化教學改革思路、課程內(nèi)容設計及教改過程中可能存在的困難和解決辦法。智能投資課程為學有余力的學生提供綜合學習和運用技術(shù)知識與專業(yè)知識的機會，幫助會計專業(yè)學生深入理解財務報告中包含的信息及其對資本市場的影響，同時強化學生的程序設計和財務數(shù)據(jù)分析等技術(shù)能力。智能化教學改革旨在最終形成一門技術(shù)與財務專業(yè)知識并重、各領(lǐng)域知識深度融合的復合型課程。

一、專業(yè)培養(yǎng)體系及智能投資課程定位

（一）大數(shù)據(jù)與會計結(jié)合的專業(yè)培養(yǎng)體系

哈工大（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)培養(yǎng)體系關(guān)注學生四方面知識和能力：經(jīng)濟管理理論基礎(chǔ)、數(shù)理基礎(chǔ)、會計專業(yè)理論與方法、計算機應用能力。

圍繞以上四方面知識和能力，哈工大（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)本科生培養(yǎng)方案設置了六大類課程，包括：（1）通識教育課程（思政、英語、體育、文理通識等）；（2）數(shù)學與自然科學基礎(chǔ)課程（微積分、代數(shù)與幾何、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、自然科學基礎(chǔ)等）；（3）專業(yè)基礎(chǔ)課程（會計學原理、經(jīng)濟學原理、管理學原理、計算機語言程序設計、基礎(chǔ)計量經(jīng)濟學等）；（4）專業(yè)必修課程（中級財務會計、高級財務會計、管理會計、財務管理、大數(shù)據(jù)與智能決策、機器學習及財經(jīng)應用等）；（5）專業(yè)選修課程（成本會計、財務報表分析、證券投資學、IT審計、智能投資等）；（6）實習實訓課程（企業(yè)經(jīng)營仿真實訓、業(yè)財融合ERP 系統(tǒng)實訓、財務大數(shù)據(jù)分析決策實訓、財務共享實訓等）。

其中， 數(shù)學與自然科學基礎(chǔ)課程夯實學生數(shù)理基礎(chǔ)。專業(yè)基礎(chǔ)、專業(yè)必修、專業(yè)選修課程分別設置了具有大數(shù)據(jù)特色的專業(yè)課程，例如計算機語言程序設計（專業(yè)基礎(chǔ)）、機器學習及財經(jīng)應用（專業(yè)必修）、大數(shù)據(jù)與智能決策（專業(yè)必修）、IT審計（專業(yè)選修）、智能投資（專業(yè)選修）等。實習實訓課程則為學生提供上機動手實驗的機會。

（二）智能投資課程在專業(yè)培養(yǎng)體系中的位置

智能投資是為有志于從事資本市場研究或二級市場投資相關(guān)工作的高年級本科生開設的專業(yè)選修課程，是大數(shù)據(jù)會計方向的特色課程。在會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)培養(yǎng)體系中，智能投資課程屬于知識綜合性較強、依賴先修課程知識體系的選修課程，為對編程和數(shù)據(jù)分析感興趣的學生提供進一步提升技術(shù)能力的機會，具有一定的難度。如圖1所示，選修智能投資課程前，學生需要掌握三方面知識和能力：（1）數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析基礎(chǔ)知識；（2）Python基礎(chǔ)程序設計與Pandas模塊使用能力；（3）財務投資基礎(chǔ)理論知識。

智能投資課程將技術(shù)與財務投資理論知識深度融合。通過學習，學生將接觸大量學術(shù)研究中發(fā)現(xiàn)的投資策略，并利用Python語言實現(xiàn)策略編寫、回測和實盤模擬，培養(yǎng)綜合利用會計學、金融學、數(shù)據(jù)分析和Python程序設計知識解決實際投資問題的能力。具體而言，本課程要求學生利用上市公司披露的各類財務、非財務信息以及市場交易數(shù)據(jù)，利用學術(shù)研究結(jié)論和實際數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)價格的統(tǒng)計規(guī)律，并基于規(guī)律制定可被計算機自動執(zhí)行、回測和驗證的投資策略。本課程共32課時，開設時間為大四秋季學期。本課程的學習能夠為學生畢業(yè)設計寫作、后續(xù)研究生階段從事資本市場量化研究或從事二級市場投資相關(guān)工作提供知識準備和實踐經(jīng)驗。

二、智能投資課程的教學安排

（一）教學內(nèi)容

智能投資課程教學內(nèi)容依次分為四個模塊：（1）基礎(chǔ)知識（6課時）；（2）智能投資平臺（6課時）；（3）智能投資策略及其實現(xiàn)（16課時）；（4）策略匯報與研究展望（4課時）?？偣?2課時。其中模塊一“基礎(chǔ)知識”為學生熟悉智能投資的方法和特點提供知識鋪墊；模塊二“智能投資平臺”介紹國內(nèi)適合個人投資者的主流智能投資平臺，選取國信iQuant平臺進行重點介紹；模塊三“智能投資策略及其實現(xiàn)”是本課程核心內(nèi)容，從學術(shù)研究成果出發(fā)依次介紹各類智能投資策略原理和方法，并通過國信iQuant平臺實現(xiàn)策略的回測和自動執(zhí)行。模塊四“策略匯報與研究展望”由學生匯報自己設計的策略成果，教師介紹學術(shù)研究和投資實踐最新發(fā)展趨勢。本課程教學內(nèi)容總結(jié)見圖2。

智能投資課程教學內(nèi)容以“先基礎(chǔ)、后技術(shù)”“先講解、后動手”“先模仿、后創(chuàng)造”的設計思路進行安排，符合當前本科生知識接受習慣。從課程模塊角度，課程先介紹智能投資的基礎(chǔ)知識，后講解基于國信iQuant平臺的策略實現(xiàn)技術(shù)細節(jié)。“先基礎(chǔ)、后技術(shù)”的內(nèi)容安排使得教學內(nèi)容從易到難，有助于學生培養(yǎng)學習興趣、增強學習信心。從策略思想講解角度，課程先從理論角度出發(fā)講解學術(shù)研究中發(fā)現(xiàn)的資本市場資產(chǎn)價格運動規(guī)律，提煉其中的策略思想，后展示如何通過國信iQuant平臺利用Python語言在市場中將投資思想轉(zhuǎn)化為真實策略，并要求學生動手實驗?！跋戎v解、后動手”的教學安排有助于學生明確學習目標、形成學習條理。從教學考核角度，課堂教學內(nèi)容涉及大量已被發(fā)現(xiàn)的研究成果和策略，學生先仿照其思想實現(xiàn)投資策略編寫，而課程考核則需要學生總結(jié)前人投資思路、制定新的投資策略?！跋饶７?、后創(chuàng)造”的實踐安排能夠幫助學生夯實策略編寫基礎(chǔ)，最終激發(fā)學生主動學習興趣。

（二）課程實驗平臺

智能投資課程所選量化投資平臺為掌握難度適中的國信iQuant平臺。當前中國證券市場存在多種可服務個人投資者的智能投資平臺，平臺所基于的計算機程序語言也不盡相同。由于哈工大（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)本科生前期已完成兩門基于Python的計算機程序設計必修課程（計算機語言程序設計、財務大數(shù)據(jù)分析決策實訓），本課程首選基于Python語言的量化投資平臺。國信iQuant平臺策略編寫基于Python語言，提供了大量財務和市場行情數(shù)據(jù)接口，自帶圖形化界面，程序編寫方便，因此本課程以國信iQuant平臺作為教學平臺。

（三）考核設計

為調(diào)動學生自主學習積極性，智能投資課程考核設計以使學生全方位體驗投資行業(yè)各領(lǐng)域職位角色為目標，對學生投資策略原創(chuàng)開發(fā)能力、投資策略選擇能力、投資策略銷售推介能力以及投資策略書面表達能力進行綜合評價。

課程考核分為四部分：（1）課堂參與（成績占比10%，包括課堂出席、回答問題）；（2）智能投資策略路演報告（成績占比30%，學生根據(jù)課程所學，自行開發(fā)制定一個智能投資策略，并在課堂進行模擬路演）；（3）模擬投資收益（成績占比30%，學生根據(jù)自己與其他同學的路演，選擇投資于自己或其他同學開發(fā)的投資策略，以被投資策略的實際收益率排名計算成績）；（4）投資研究書面報告（成績占比30%，將自身投資策略以文字形式呈現(xiàn)并提交）。

其中，考核點2“智能投資策略路演報告”考查學生的投資策略原創(chuàng)開發(fā)能力和投資策略銷售推介能力；考核點3“模擬投資收益”考查學生的投資策略選擇能力；考核點4“投資研究書面報告”考查學生投資策略原創(chuàng)開發(fā)能力和投資策略書面表達能力；考核點2、3、4可充分訓練學生從策略構(gòu)思制定到策略實現(xiàn)、最后到策略推介和匯報的全過程能力，對學生的自主學習和能力提升進行激勵。

三、智能投資課程教學設計特點

（一）從學術(shù)研究結(jié)論到投資策略落地

智能投資課程以“市場異象或風險因子”前人學術(shù)研究成果為出發(fā)點介紹投資思路，策略講解開門見山。傳統(tǒng)投資學教材通常以資本資產(chǎn)定價模型和投資組合理論作為投資策略講解的切入點和重點。本課程則從學術(shù)研究發(fā)現(xiàn)的資本市場異象或系統(tǒng)性風險因子入手講解投資策略原理，有助于學生快速理解投資策略思想。例如在介紹基于財務基本面信息的智能投資策略時，本課程直接講解學術(shù)研究所發(fā)現(xiàn)的會計應計、盈利、投資、杠桿、股權(quán)融資等財務信息與公司未來股價之間的關(guān)系，并解釋如何使用此類財務數(shù)據(jù)篩選投資標的。

介紹投資思路后，本課程再給出實際策略編程案例，加深學生對投資思想轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的計算機程序過程的理解。以應計信息選股策略為例，本課程首先從斯?。⊿loan）發(fā)現(xiàn)的應計盈余固著現(xiàn)象[4]入手，闡釋會計應計項目與未來股票收益率的負相關(guān)關(guān)系，揭示“買入低應計公司、做空高應計公司”這一投資思想；之后，通過課堂演示將該投資思想轉(zhuǎn)化成iQuant平臺可執(zhí)行Python程序的全過程，并現(xiàn)場進行回測，得出該策略在歷史數(shù)據(jù)上的各類業(yè)績表現(xiàn)，使得學生可以直觀體驗策略落地過程；最后通過相關(guān)引申編程問題，強化鍛煉學生實際動手能力。

（二）知識講解與動手實驗相互穿插

本課程在講解投資策略時穿插安排編程實驗案例和作業(yè)，使得學生在學習理論知識后能夠立刻動手練習。在講解完某一類投資策略原理后，即安排編程演示和學生動手練習。教師按照課程進度介紹不同大類投資策略時將知識講解與動手實驗相互穿插，通過不斷進階的編程練習提升學生的動手能力和對知識點的掌握程度。

（三）課程難度安排循序漸進

課程模塊層面，本課程先講解投資和編程平臺的基礎(chǔ)知識，后講解策略原理和研究趨勢。課程核心策略內(nèi)容層面，先講解基于單一信息的選股策略，后講解基于多個因素的選股策略，使用的策略模型從簡單的因子排序模型到最后的機器學習模型，難度和挑戰(zhàn)性逐漸增加。循序漸進的難度安排有助于學生先建立學習信心，后依賴自驅(qū)力進行進階學習、完成新挑戰(zhàn)。

（四）考核以激發(fā)學生自主探索欲為目標

本課程以學生策略演示匯報、模擬投資收益和投資研究書面報告作為重點考核對象，使得學生必須從基金經(jīng)理和量化分析師的角度思考如何提升策略績效以及如何更好地展示自己開發(fā)的策略。本課程貼近投資現(xiàn)實、綜合考慮策略質(zhì)量和演示匯報能力的考核目標，有助于激發(fā)學生創(chuàng)新和自主探索的欲望。

四、投資學課程智能化教改的難點與解決思路

（一）學生前期知識儲備不足

智能投資課程開設難點之一為學生前期知識儲備不足。開課前需要學生掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析理論、程序設計和財務投資理論三方面知識。學生前期知識儲備不足，尤其是程序設計知識及能力不足將影響投資學課程“智能化”層面教學內(nèi)容的深入講解。

針對學生前期不具備Python程序設計能力的情況，可以在課程中適當增加專門講解Python程序設計的課時量，使學生在操作iQuant平臺前掌握一定的Python程序設計能力。哈工大（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)培養(yǎng)方案中加入了兩門專門介紹Python程序設計的編程課程和大量數(shù)據(jù)分析理論課程，為智能投資課程的開設提供了知識儲備基礎(chǔ)。

（二）學生動手欲望不強

學生動手編程欲望不強是影響智能投資課程進度推進的又一難點。一些學生習慣于“教師講、學生聽”的被動學習過程，不愿意主動動手上機編程。

在課程中穿插安排知識講解和動手實驗，能夠有效驅(qū)使學生在被動接收知識后動手上機實現(xiàn)投資策略，培養(yǎng)學生動手習慣和能力。課程考核也完全根據(jù)學生實際動手制定的投資策略進行給分，考核設計有助于提高學生對動手編程的重視程度。

（三）教師教學轉(zhuǎn)型困難

從傳統(tǒng)證券投資課程教學轉(zhuǎn)型到智能投資課程教學，教師需要額外掌握計算機程序設計、智能投資平臺使用方法等內(nèi)容，因此本課程具有較高的備課難度。通常來說，教師在投資學課程智能化轉(zhuǎn)型過程中遇到的困難挑戰(zhàn)可分為兩類：一是教師雖然對投資理論較為熟悉，但對現(xiàn)實中可用于實戰(zhàn)的具體投資策略了解不深；二是教師雖然對傳統(tǒng)投資學內(nèi)容較為熟悉，但不熟悉編程實現(xiàn)投資策略的技術(shù)細節(jié)。

存在第一類困難的教師在教學轉(zhuǎn)型中需要增加一定的投資策略素材積累。國信iQuant平臺為面臨此類挑戰(zhàn)的教師提供了一些教學資源（見https：//www.guosen.com.cn/gs/iquant/classroom.html？channelid=000100010002000300020003），同時高等教育出版社出版的教材《Python量化投資基礎(chǔ)教程》也提供了諸多策略案例[5]。存在第二類困難的教師則需要投入更多的時間精力去學習相關(guān)編程語言和平臺使用方法，《Python量化投資基礎(chǔ)教程》中也提供了相關(guān)Python語言基礎(chǔ)知識講解[5]。

五、結(jié)語

本文以哈工大（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）本科專業(yè)的智能投資課程為例，探討傳統(tǒng)投資學課程的智能化教改方案，展示和分析了智能投資課程在哈工大（深圳）會計學（大數(shù)據(jù)會計）專業(yè)培養(yǎng)體系中的定位、教學內(nèi)容安排、教學設計特點以及教改過程中的難點和解決方案，為存在相關(guān)課程教改需求的高校教師提供參考。

［ 參 考 文 獻 ］

[1] 徐玉德.數(shù)字經(jīng)濟時代會計變革的反思與邏輯溯源[J].會計研究， 2022（8）： 3-13.

[2] 徐玉德，劉迪，樊柯馨.數(shù)字經(jīng)濟時代會計教育轉(zhuǎn)型與職業(yè)發(fā)展規(guī)劃[J]. 財政科學， 2021（12）： 27-36.

[3] 李慧， 溫素彬. 比物連類：智能會計人才培養(yǎng)方案的比較[J]. 財會月刊， 2023， 44（4）： 45-50.

[4] SLOAN R G. Do stock prices fully reflect? information in accruals and cash flows about future earnings？[J].The accounting review， 1996，71（3）： 289-315.

[5] 陳學彬. Python量化投資基礎(chǔ)教程[M].北京：高等教育出版社， 2021.

［責任編輯：周侯辰］

［收稿時間］2023-06-10

［基金項目］中國會計學會重點課題“新形勢下會計類學科專業(yè)的融合與重構(gòu)研究”（2021KJA04）；國家自然科學基金青年項目（72202050）；深圳市人文社會科學重點研究基地成果；哈爾濱工業(yè)大學（深圳）人文社會科學發(fā)展專項基金（校20210004）。

［作者簡介］吳璇（1991—），男，浙江人，博士，助理教授，碩士研究生導師，研究方向為資本市場信息披露、公司治理。