评分要点

分项权重%

总权重%

金融数据分析技能

测试

Python基础技能：（1）Python基础语法，如基本数据类型（整数、浮点数、布尔值、字符串等数据类型）、基本数据结构（元组、列表、字典、集合）；（2）运用数据特殊结构（Numpy 数组、Series 对象、数据框）等创建股票成交明细数据表、股票分价表数据表。

12

100

经济金融数据采集技能：运用Python实现从外部导入excel 文件、csv 文件和 txt 文本数据；运用Python从财经数据网站、数据库中采集数据，并导出至本地保存。

16

经济金融数据处理技能：运用Python的 Pandas 库进行数据处理，具体包括查看缺失值、删除缺失值、缺失值填补、查看重复值、删除重复值和异常值删除，数据计算、数据的分组统计、数据的合并和数据的格式化。

20

可视化图表绘制技能：运用Python的 Matplotlib 库，绘制折线图、直方图、饼形图、散点图、热力图、箱形图等常用的图表。

12

经济金融数据分析技能：运用Python工具中的函数进行货币时间价值、财务决策、债券定价、股票定价的计算或数据分析。

16

建模与算法技能：使用竞赛系统给定的经济金融数据，调用Python相关函数或库包分析解决证券市场、银行、保险和互联网金融等领域的实际问题，如使用AdaBoost方法进行信用卡精准营销分析、使用决策树算法预测股票涨跌等。

24

合计

100

评分要点

分项权重%

总权重%

内容

策略设计应至少包含投资目标、风险控制、资产配置、绩效评估等投资策略设计的基本内容，体现出金融投资策略的基本要求。

18

51

投资策略设计完整有效，能够反映出金融投资中风险收益配置的一般特征。

15

策略设计上风险控制机制清晰明确，能对投资活动的可能的和潜在的风险具有抑制和分散功效，方案风控水平高。

18

创新

在整个投资策略设计上或某个方面，有别于一般的策略设计，具有一定的创新性且合理。

14

29

能体现当前投资市场的真实金融投资策略的设计思想与理念，可操作性强，借鉴价值高。

15

格式

金融投资策略的基本格式规范，排版美观，基本类似专业金融投资方案设计。

5

20

文字语言表达专业、流畅、通俗易懂，能够为专业人士和非专业人士所读懂。

10

交易记录有简要操作理由，具体交易数量、价格、操作方向。

5

合计

100