汇率与国际收支数据的自动获取与可视化
用 Python 从外管局、FRED 读取汇率与资本流动序列，绘制走势图，为课堂讨论提供素材。
AI 赋能
把大模型与智能工具引入备课、实训与过程评价
梳理 AI 在本课程中的具体赋能场景、工具链与可观测的能力画像。
AI 赋能教学
国际金融A与 AI 的结合点在于数据与时序：汇率、国际收支、跨境资本都是公开可取的高频序列，AI 能快速完成取数、画图与汇率预测初稿；但“利率平价为什么在新兴市场上经常偏离”“资本管制与宏观审慎如何协同”这类制度性问题，AI 给不出方向。课程立场：AI 负责把数据找全、把图做对，人负责把机制讲清、把风险守住——尤其在外汇期权、跨境风控这些实操实验里，AI 只能给框架，交易逻辑必须自己算。
AI 教学场景
将大模型与智能工具引入课堂，覆盖从概念理解、代码实现到结果解释的全流程。
汇率决定理论的情景推演
让大模型推演“利率平价成立时本国加息对汇率的影响”，学生逐项检查符号与传导机制是否一致。
外汇期权组合的盈亏模拟
用代码画出看涨／看跌期权组合的盈亏图，验证课堂推导的损益结构。
资本流动风险的压力测试
让 AI 给出压力测试的情景设计与指标清单，学生用真实数据复现并解释结果。
数字跨境金融创业方案生成
围绕数字人民币、跨境区块链支付，让 AI 生成产品原型框架，教师筛选改写后用于实验八。
课程实验中的 AI 协同
八个实验中，学生可用大模型生成数据图表与代码框架，再用软件实际跑通并核对，形成“AI 起草—软件验证—报告说明”的工作流。
AI 工具矩阵
以下工具可在本课程学习与实验中辅助检索、编码、建模与可视化。
Python ＋ pandas／statsmodels
读取外管局与 FRED 数据，绘制汇率、国际收支时序图并做情景模拟。
国家外汇管理局
国际收支、汇率与跨境资本数据官方口径 —— https://www.safe.gov.cn/
美联储经济数据库（FRED）
美元利率、汇率与资本流动等跨国数据 —— https://fred.stlouisfed.org/
外汇交易模拟软件／Excel
即期、远期、期权报价与盈亏测算的实验工具。
DeepSeek、通义千问等大模型
生成数据图表代码、解释汇率理论、辅助方案框架与文字润色。
中国大学 MOOC（国际金融）
蒋先玲、陈雨露等国家级国际金融课程视频 —— https://www.icourse163.org/
实践现场
即学即用的提示词
以下提示词可直接复制到主流大模型，辅助学习与本课程实验（请核验输出、遵守学术规范）。
用 Python 获取并分析人民币汇率走势
请给我一段 Python 代码（pandas），从 FRED 或公开数据源读取美元兑人民币（USDCNY）近十年的月度数据：1）绘制走势图并标注加入 SDR、汇率形成机制改革等关键时点；2）计算年度波动率；3）结合利率平价理论，讨论中美利差与汇率变动方向是否一致，并指出例外时期的可能原因；4）注明数据来源与口径。请先在文字中说明分析思路，再给代码。推导利率平价并解释新兴市场偏离
假设本国利率 3%、外国利率 1%，即期汇率 7.0（直接标价）。请：1）用抛补利率平价计算一年期远期汇率；2）说明若远期汇率高于该值，套利资金会如何流动；3）解释为什么在资本管制的新兴市场，利率平价经常不成立；4）用 150 字说明这对本国货币政策的独立性意味着什么。请写出完整推导。为出口企业设计一个期权避险组合
某出口企业三个月后收汇 100 万美元，当前即期 7.1，担心人民币升值至 6.9。请：1）比较远期锁汇与买入看跌期权（敲定 7.0）两种方案的盈亏结构；2）画出两种方案的损益图；3）说明在什么汇率情景下期权优于远期；4）指出期权费作为成本对小微企业意味着什么。请给出具体测算。对新兴市场资本流动做压力测试
某新兴市场遭遇美联储加息周期，本币面临贬值与资本外流压力。请：1）列出至少四类传导渠道（利率、汇率、资产价格、外债）；2）设计一套压力测试情景（如本币贬值 20%、外债利差扩大 300BP）；3）给出需重点监测的指标清单；4）说明资本管制与宏观审慎（如托宾税、外汇存款准备金）如何协同。请条理清晰、先给结论。AI 伦理与规范
使用 AI 须恪守学术诚信、数据安全与行业合规底线。
交易逻辑必须自己算
外汇期权、远期定价、套期保值盈亏是实验核心，AI 可给框架但交易逻辑与损益图必须由学生自己推导并能口头复述。
数据与方法必须可复现
报告须附完整数据来源、指标定义与代码，AI 生成的图表须实际跑通再引用。
严守合规与国家利益边界
涉及真实企业案例须匿名化，不得抓取个人信息；讨论资本管制等国家政策须基于公开口径，不得臆测。
学术诚信与可追溯
实验报告须标注哪些环节使用了 AI 辅助（代码框架、方案提纲、文字润色），保留提示词与修改记录，核心设定与结论由学生本人完成。