《证券投资技术分析》实践课程教学改革与实施路径

一．课程教学现状与存在问题

《证券投资技术分析》课程作为一门高度强调应用性与实操性的专业课程，亟需通过丰富的案例研讨和模拟训练来培养学生的实战分析与决策能力 [1]。然而，目前的教学实践仍面临一系列亟待解决的突出问题：教学内容明显滞后于快速发展的证券市场，所选案例陈旧、情境单一，未能充分融入当前市场热点与结构性变化（如全面注册制改革、量化交易普及等），导致学生所学知识与真实市场严重脱节 [1]；同时，现有实践教学平台功能存在明显不足，普遍存在行情数据延迟、交易机制简化（如缺乏融资融券、涨跌停及税费模拟）等问题，难以构建高度仿真的投资环境，严重制约了学生实操技能的有效培养 [3]。

此外，学科竞赛与课程教学长期脱节，以“东方财富杯”为代表的权威赛事尚未被有机纳入课程体系，其对学生技术分析、资产配置与风险控制能力的综合锻炼作用未能充分发挥，竞赛成果也未能有效反馈和反哺日常教学 [2]；另一方面，产教融合仍处于较浅层次，高校与证券、基金等金融机构的合作多停留在表面，行业一线实战资源——如真实投顾工具、量化分析系统及专家经验——未能有效转化为教学资源，学生缺乏持续、深入接触市场实务的机会，制约了其向高素质应用型人才的成长[1]。

二．课程实践教学改革的核心策略

证券投资技术分析课程的实践教学改革，需以“贴近市场、强化能力、提升素养”为目标，构建“实战化、多元化、能力导向”的教学体系，打破传统教学的局限，实现从“知识传授”向“能力培养”的转变。

1. 深化产教协同，构建实战化教学体系

产教协同是解决实践教学“纸上谈兵”问题的关键，其核心在于建立高校与行业的深度合作机制，将市场真实场景、工具与需求融入教学全过程。

首先，需与证券公司、教育科技企业和金融科技企业签订校企合作实践教学基地，共同开发实践教学体系。合作内容包括：一是真实案例库并配套完整的技术分析逻辑，让学生通过案例复盘掌握技术分析在不同市场环境下的应用方法；二是仿真交易环境搭建，引入企业实时行情系统和模拟交易平台，覆盖股票、基金、期权、期货等多种投资品种，支持 T+0、融资融券等复杂交易模式，还原真实交易中的下单、平仓、风险控制流程，避免学生因“模拟环境简单化”导致的实践能力偏差；三是行业专家深度参与教学，邀请证券公司投资顾问、金融科技企业量化分析师担任兼职教师，讲授当下市场热点技术分析内容，确保教学内容与市场动态同步。此外，还需建立“企业实习 + 课程实践”联动机制，将学生在合作企业的实习任务纳入课程实践学分，实现“课堂学习 - 企业实践 - 能力提升”的闭环。

2. 推进赛教融合，创新实践教学模式

“以赛促学、以赛促教”是提升学生实践能力和检验教学效果的重要途径。证券投资领域的权威赛事，如“东方财富杯”全国大学生金融精英挑战赛和“同花顺杯”证券投资模拟大赛，不仅全面覆盖技术分析、资产配置与风险控制等核心能力要求，还能够模拟真实市场的竞争环境，有效延伸和补充课程实践教学环节。为实现赛教深度融合，关键在于打破竞赛与课程相互脱节的现状，系统构建“课程—竞赛—能力”互通机制。在具体设计中，首先应将竞赛内容有机融入课程模块，将赛事的技术分析、资产配置和风控环节拆解为对应教学任务。例如，在平台实操模块要求学生基于赛事指定标的完成技术策略回测；在赛教融合模块依据赛程安排周度策略优化和月度收益复盘等教学活动，实现课程学习与竞赛实战的紧密衔接。其次，需建立竞赛成绩与课程评价的互通机制，将赛事收益率、策略报告质量和风控指标按 40% 的权重纳入课程实践成绩，替代传统报告考核，有效激发学生参与动力并真实反映其实战应用能力。

同时，应组建由高校教师与企业专家共同构成的“赛事指导团队”，发挥各自在理论与实战方面的优势，通过系统化的“赛前培训—赛中复盘—赛后总结”全流程指导，帮助学生将课程所学有效转化为竞赛能力。赛后还需及时开展经验分享与策略总结，将优秀实战案例转化为教学资源，反馈至课程教学内容与方法的优化中，形成“以学助赛、以赛促用、以用反哺教学”的良性循环，持续提升学生的专业实战能力和课程教学实效。

3. 贯彻 OBE 理念，构建能力导向评价体系

基于OBE“以学生成果为导向”理念，证券投资技术分析课程需打破传统理论考试模式，构建“多维度、全过程、重实践”的能力评价体系。课程首先明确三大核心能力目标：技术分析工具应用能力，包括 K 线、均线及技术指标的综合运用；投资策略构建与回测能力，涵盖基于 Python 或量化平台的设计与验证能力；以及风险控制与投资决策能力，要求能够科学制定止盈止损策略，合理控制回撤。围绕上述目标，建立多元化评价机制，其中过程性评价（ 60% ）包括平台实操表现、策略报告质量及团队协作能力；终结性评价（ 40% ）则综合竞赛成绩、企业导师评价及跨学科项目成果，全面反映学生技术分析实战水平和综合素养。

同时，需形成“评价-反馈-改进”的闭环机制，每学期末通过学生问卷、企业访谈和能力达标率统计，对评价体系的有效性进行系统分析，并依据行业需求动态调整指标权重。例如，随着市场对量化分析需求的提升，可相应增加策略回测能力的考核比重，从而持续优化评价体系，确保其始终与能力目标和行业发展趋势保持匹配，真正实现以评促学、以评促改。

三、实践教学改革的分阶段实施路径

为确保改革策略落地见效，需按照“资源准备- 课程实施- 成果转化-持续优化”的逻辑，分四个阶段推进实施，每个阶段明确目标、任务与时间节点，形成系统性的改革推进方案。

1. 资源整合与平台建设阶段

本阶段核心目标是为课程实践教学提供扎实的“硬件支撑”与“师资保障”，着力突破“无平台可用、无资源可练、无专家指导”的瓶颈。在资源整合方面，重点完成三项任务：与证券公司、教育科技企业及金融科技企业签订合作协议，明确其提供实时行情、模拟交易平台及案例素材等资源支持；部署集成行情分析、模拟交易与量化回测功能的实训系统，确保学生人手一机、随学随练；联合企业专家共同开发《证券投资技术分析实战手册》及系列微课，涵盖典型实战案例和常用策略指南，形成系统化教学资源库。

在师资建设方面，着力构建“双师型教学团队”：一方面安排校内教师赴企业挂职，学习前沿分析工具与策略，提升实务教学能力；另一方面聘任证券公司投资顾问、量化分析师等行业专家担任兼职教师，明确授课职责与考核要求。通过定期组织教学研讨会，促进校内外教师协同备课、明确分工，实现理论教学与实战指导的无缝衔接，为实践教学的高质量实施提供充分保障。

2. 课程重构与教学实施阶段

基于“理论 + 实践 + 竞赛”三维一体课程体系，将本阶段划分为四个递进模块，并实施分层教学以满足差异化需求。基础理论模块系统讲解K线、均线及技术指标等核心理论，结合案例解析与课堂讨论夯实基础；平台实操模块依托实训平台开展行情分析、模拟交易及量化回测等实操任务，要求学生完成交易日志和策略回测报告，强化工具应用能力；赛教融合模块以“东方财富杯”赛事为主线，通过规则培训、校内选拔和全国参赛三个阶段，以实战训练和复盘点评提升综合分析与团队协作能力；跨学科模块引导学生运用 Python、统计学及行为金融学知识，完成行业数据挖掘与趋势成因分析的综合报告，培养跨学科创新思维。

在教学组织上，实施分层教学以兼顾不同基础学生：针对基础薄弱学生，每周增设基础实操辅导课，逐步提升工具操作与策略执行能力；针对能力突出学生，额外开设量化策略进阶班，引入多因子策略等复杂内容，并推荐至合作企业参与实习项目，强化其技术深度和实战竞争力。通过模块化设计与个性化培养相结合，确保每位学生都能在实践教学中获得有效提升。

3. 赛事参与与成果转化阶段

本阶段以“以赛促用、以用促就业”为核心目标，通过全流程赛事指导提升学生实战能力。组织全国赛团队每周开展线上复盘，优化策略与风险控制；举办经验分享会辐射更多学生；赛后整理优秀策略与交易日志，形成赛事成果集并转化为后续教学案例。

在成果转化方面，建立教学资源转化、就业联动与校企合作深化三大机制：将优秀报告改编为教学案例；推荐表现突出学生至合作企业实习与就业；根据实习反馈与企业共同优化实践教学内容，构建“教学—就业—课程优化”闭环体系，持续提升人才培养质量与就业竞争力。

4. 总结反思与持续优化阶段

本阶段以“发现问题、持续改进”为目标，通过多维度评估推动课程优化：基于学生能力达标率、满意度调查及企业评价量化改革成效；组织师生与企业专家召开复盘会，梳理教学难点与资源不足；走访金融机构调研行业最新技术分析需求（如AI 应用），为下一轮教学内容与方法的迭代提供依据，确保课程与行业发展及学生需求同步提升。

四．结论

证券投资技术分析实践课程改革有效解决了传统教学痛点，实现了三大突破：一是打破理论与实践脱节，依托产教协同使学生融入真实市场环境；二是构建能力导向的多元评价体系，全面衡量学生技术分析、策略构建与风险控制等实践能力；三是突破学科壁垒，通过跨学科融合培养复合型知识与技能。实施以来，学生技术分析应用与量化工具使用能力显著增强，在“东方财富杯”等赛事获奖率提升 30% ，企业实习满意度提高25% ，充分验证了改革成效。

面向未来，伴随金融科技快速发展，课程将持续推进三大升级：技术层面引入 AI 分析工具与机器学习预测模型，强化“技术 + 智能”复合能力培养；合作层面拓展国际金融机构资源，引入跨境市场案例，增强学生全球视野；模式层面构建“线上模拟交易 + 线下企业实习”混合实践机制，提升教学灵活性与覆盖面。通过持续迭代，力争将本课程打造为金融类专业实践教学标杆，持续为行业输送懂技术、能实战、具备良好职业素养的高素质应用型人才。

参考文献

[1] 王丽, 陈浩. 产教融合背景下证券投资实训教学体系构建[J].实验技术与管理 , 2023, 40(1): 198-202.

[2] 刘洋 , 胡志明 . 学科竞赛驱动下的金融专业实践教学改革探索[J]. 高等教育研究 , 2022, 39(3): 105-110.

[3] 赵磊, 周欣怡. 模拟交易平台在证券教学中的应用与优化[J].实验室研究与探索 , 2021, 40(5): 230-234.

基金课题：项目名称：证券投资技术分析 项目编号：SYKC2024075