极客时间AI量化交易训练营|12周全阶实战,解锁AI智能量化交易新玩法

课程介绍
想告别传统人工炒股的盲目操作,掌握智能量化交易核心能力?极客时间AI量化交易训练营,推出12周系统化进阶课程,带你从零入门AI量化交易,搭建专属自动化交易体系。课程循序渐进授课,从金融基础、交易指标、基本面与技术面分析筑牢根基,再手把手教学AI编程工具、行情研报数据采集、数据库搭建等实操技能。深度拆解MACD、缠论、网格、海龟交易、多因子选股等经典策略,通过专业回测引擎验证策略可行性。进阶解锁RAG向量数据库、机器学习、强化学习等高阶技术,实战演练AI交易智能体搭建、事件驱动分析、实盘风控、板块轮动研判等核心内容。课程配套全套源码、行业研报、专属学习资料及课后答疑,兼顾零基础入门与高阶能力提升。全程干货实战、拒绝空泛理论,帮学习者彻底吃透AI量化交易全链路,用科技赋能投zi决策。
(温馨提示:课程仅作知识学习,不构成投zi建议,投zi有风险,入市需谨慎)
课程目录
├──01.第一周
│├──AI量化交易训练营-1.什么是量化交易.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.金融品种认知.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.初步上手量化策略.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.金融基础概念.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.技术面vs基本面.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.技术指标的核心逻辑.mp4
│└──资料(1.zip
├──02.第二周
│├──AI量化交易训练营-1.AI编程及对应工具.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.QMT操作说明.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.数据获取.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.财务指标如何指导量化交易.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.搭建数据库.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.行情和财务数据采集.mp4
│├──AI量化交易训练营-7.宏观经济数据和新闻事件采集.mp4
│├──AI量化交易训练营-8.机构研报和财经日历采集.mp4
│├──AI量化交易训练营-9.大模型驱动的催化剂事件.mp4
│├──资料(1.zip
│└──资料.zip
├──03.第三周
│├──AI量化交易训练营-1.什么是回测引擎.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.回测的评估指标.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.案例分析:MACD策略、RSI策略、布林带策略.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.案例分析:乖离率策略、动量策略等.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.课后答疑.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.什么是TA-Lib-20260304.mp4
│├──AI量化交易训练营-7.经典指标的局限性-20260304.mp4
│├──AI量化交易训练营-8.传统指标增强-20260304.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──04.第四周
│├──AI量化交易训练营-1.安装OpenClaw.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.给OpenClaw配置量化工具.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.如何制作一个skill-20260307.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.海龟交易法则核心原理2026-03-12 17_51.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.海龟交易策略案例2026-03-12 18_56.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.思考与答疑2026-03-12 19_55.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──05.第五周
│├──AI量化交易训练营-1.经典缠论量化策略.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.缠论买卖点实战及案例.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.缠论增强策略.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.课后答疑.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.经典网格交易策略.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.多因子选股.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──06.第六周
│├──AI量化交易训练营-1.因子分类体系.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.华泰证券金工研究框架.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.机器学习基础.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.机器学习在股票市场的应用案例.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.论文复现五步法.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.master论文解读.mp4
│├──AI量化交易训练营-7.案例分析.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──07.第七周
│├──AI量化交易训练营-1.QuantStats指标体系.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.矩阵分解.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.矩阵分解的场景应用.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.实盘交易绩效分析.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.什么是RAG-20260401 2026-04-09 09_10.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.Embedding-20260401 2026-04-09 07_34.mp4
│├──AI量化交易训练营-7.向量数据库-20260401 2026-04-09 09_29.mp4
│├──资料.zip
│└──资料库2.zip
├──08.第八周
│├──AI量化交易训练营-1.国泰君安五步法.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.撰写AI投研报告.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.DeepAgent框架.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.舆情获取和金融情感分析.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.事件驱动和恐慌指数分析.mp4
│├──AI量化交易训练营-7.多维决策.mp4
│├──AI量化交易训练营-课后答疑.mp4
│├──智能研报生成.pdf
│├──笔记20260404.txt.zip
│├──课程代码-20260404.zip
│└──资料.zip
├──09.第九周
│├──AI量化交易训练营-1.Xtquant实盘-20260411 2026-05-13 11_22.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.Nanobot实战-20260411 2026-05-13 12_19.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.Nanobot编程接口-20260411 2026-05-13 13_48.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.什么是强化学习.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.从Q-learning到DQN.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.智能拆单.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──10.第十周
│├──AI量化交易训练营-1.DQN的学生:老师双网络机制.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.高频做市与主力行为识别.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.风控体系.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.ATR风控.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.事件风控实战.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.Langgraph核心五件套.mp4
│├──AI量化交易训练营-7.交易团队工作流.mp4
│├──AI量化交易训练营-8.风控拦截与熔断重试.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──11.第十一周
│├──AI量化交易训练营-1.投zi晨会场景.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.多因子选股.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.板块轮动分析.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.投zi晨会工作流.mp4
│├──AI量化交易训练营-5.实盘作战.mp4
│├──AI量化交易训练营-6.CEO控制台与龙头战法.mp4
│└──资料.zip
├──12.第十二周
│├──AI量化交易训练营-1.BHB归因模型2026-05-12 22_52.mp4
│├──AI量化交易训练营-2.前进式验证2026-05-13 07_23.mp4
│├──AI量化交易训练营-3.学员分享2026-05-14 17_57.mp4
│├──AI量化交易训练营-4.量化交易系统2026-05-14 18_54.mp4
│├──资料2.zip
│└──资料.zip
├──资料【赠送
│└──资料
│├──研报
││├──20250409-长江证券-多因子选股(二十):因子投zi新时代.pdf
││├──20250716-华泰证券-上半年债券ETF成吸金主力品种——ETF智投系列研究之十二.pdf
││├──20250827-方正证券-多因子选股系列研究之二十三:个股日内成交量分布特征与日内流动性弹性刻画.pdf
││├──20251103-中银国际-资产配置研究系列(七):全球资产配置实战模型V2.0.pdf
││├──20251103-招商证券-市场风格轮动系列:如何从赔率和胜率看大小盘.pdf
││├──20251104-光大证券-量化资产配置系列之一:基于收益率曲线的国债久期轮动策略.pdf
││├──20251104-华泰证券-金工深度研究:国内固收+产品的分类、特征和展望.pdf
││├──20251111-兴业证券-港股多因子择时策略初探.pdf
││├──20251113-东北证券-因子选股系列之十三:财务附注经营结构因子.pdf
││├──20251114-华福证券-金融工程专题:基于LSTM神经网络的择时融合多因子选股策略.pdf
││├──20251115-招商证券-如何找到下一个高增长机会.pdf
││├──20251118-兴业证券-高频系列十一——流动性因子全解析:选股,择时与多策略.pdf
││├──20251121-招商证券-基本面量化系列研究之四:企业盈利能力评价指标的演进与优化.pdf
││├──20251121-长江证券-宏观预期视角下的轮动信息.pdf
││├──20251126-国盛证券-量化专题报告:“量价淘金”选股因子系列研究(十五),高低位放量事件簇,正负向信号的有机结合.pdf
││├──20251204-华泰证券-金工深度研究:大模型+强化学习因子挖掘.pdf
││└──20251216-华泰证券-金工深度研究:PortfolioNet 2.0,如何兼取风格收益与Pure Alpha.pdf
│├──主动投zi组合管理+创造高收益并控制风险的量化投zi方法(原书第2版.pdf
│├──因子投zi:方法与实践(因子投zi中文版首著)(博文视点出品)(石川刘洋溢连祥斌.pdf
│├──基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践-黄益聪.pdf
│├──手把手教你读财报2021(新准则升级版.pdf
│├──量化交易.pdf
│└──量化投zi系统化学习笔记.pdf
├──AI量化交易训练营-开营直播回放.mp4
├──AI量化交易学习与QA.pdf
└──使用相关软件.zip
*提示本文仅为介绍,不构成任何收益承诺,变现效果因人而异,需结合自身努力与实操,合理运用所学内容,同时严格遵守平台相关规则与相关法律法规*
课程下载:
SEO 编辑导读:以下内容依据原文公开信息重新整理,用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。
内容简介与核心价值
本课程旨在帮助学员告别传统人工炒股的盲目性,掌握智能量化交易核心能力。课程采用12周系统化进阶设计,从金融基础概念、技术指标逻辑入手,逐步深入至编程工具使用、数据库搭建及行情数据采集等实操环节。内容深度拆解MACD、缠论、网格、海龟交易等多因子选股等经典策略,并利用专业回测引擎验证可行性。进阶阶段解锁RAG向量数据库、机器学习与强化学习等高阶技术,实战演练AI交易智能体搭建、事件驱动分析及实盘风控体系。课程配套全套源码、行业研报及专属资料,兼顾零基础入门与高阶能力提升,全程干货拒绝空谈,助您用科技赋能投资决策,构建专属自动化交易闭环。
本文重点内容
- 传统人工炒股缺乏纪律,容易受情绪影响导致盲目操作亏损
- 不懂编程与数据处理,难以获取和分析海量金融行情与研报数据
- 缺乏系统化的策略回测能力,无法科学验证交易想法的可行性
- 面对AI大模型时代,不知如何将机器学习技术应用于量化策略优化
- 实盘交易中风控体系薄弱,缺乏应对极端行情的自动化熔断机制
适合什么人
- 希望转型为智能量化投资者的个人交易者与散户
- 具备一定金融基础,想系统学习Python编程与数据处理的从业者
- 需要搭建自动化交易体系、降低人工干预成本的中小机构人员
- 对机器学习、强化学习在金融领域应用感兴趣的进阶学习者
- 希望利用AI研报生成与事件驱动分析辅助投资决策的分析师
- 寻求多因子选股、板块轮动研判等实战技能的投资者
哪些情况暂时不适合
- 完全零基础且不愿投入时间学习编程逻辑的纯小白用户
- 期望通过课程直接获得稳定高额收益承诺的投机心态者
- 仅想获取少量碎片化知识,不愿完成12周系统学习的读者
- 无法承担实盘交易风险或忽视市场波动性的保守型投资者
建议阅读、学习或使用路线
- 第一至二周:夯实金融基础,掌握编程工具与数据获取、数据库搭建技能
- 第三至四周:学习经典技术指标策略,理解回测引擎原理并配置AI量化工具
- 第五至六周:深入缠论、网格交易及多因子选股,掌握机器学习基础与应用案例
- 第七至八周:探索RAG向量数据库、DeepAgent框架及舆情情感分析等前沿技术
- 第九至十周:实战强化学习算法,构建实盘风控体系与智能拆单策略
- 第十一至十二周:整合多因子选股与板块轮动,完成量化交易系统搭建与验证
内容结构与重点解析
课程目录结构清晰,分为12周循序渐进的实战模块。前两周聚焦基础,涵盖金融品种认知、编程工具及数据获取;第三至四周深入策略回测与经典指标(如MACD、海龟法则)解析;第五至六周转向缠论、网格交易及机器学习应用;第七至八周引入RAG向量数据库、舆情分析与事件驱动等AI新技术;第九至十周重点突破强化学习(Q-learning/DQN)与实盘风控体系;第十一至十二周整合多因子选股、板块轮动并完成系统验证。此外,资料区包含券商研报、经典书籍及源码包,形成理论与实践结合的完整闭环。
阅读后可以重点获得什么
- 掌握从数据清洗、策略编写到回测验证的完整量化交易工作流
- 能够独立搭建包含行情采集、数据库管理与AI智能体的自动化交易系统
- 熟悉MACD、缠论、海龟法则等经典策略并具备多因子选股实战能力
- 学会利用机器学习与强化学习优化策略,提升模型在实盘中的表现
- 构建完善的实盘风控体系,包括ATR风控、事件拦截与熔断重试机制
- 获得全套课程源码、行业研报及学习笔记,形成可复用的知识资产库
实用提示与注意事项
- 区别于纯理论教学,本课程强调手把手实操,提供OpenClaw等工具配置指南
- 不仅讲解策略逻辑,更提供从数据获取到实盘回测的全链路代码与资料支持
- 涵盖传统量化向AI量化转型的关键技术点,如RAG、Embedding及DeepAgent框架
- 特别注重实盘风控环节,详细解析熔断重试、智能拆单等机构级风控手段
- 提供大量券商研报与经典书籍,帮助学员建立宏观视野与深度研究能力
阅读与使用建议
建议学习者先评估自身编程基础,若零基础可从第一周金融概念与工具安装开始,切勿跳过数据获取与数据库搭建环节。学习过程中应重视回测引擎的使用,避免过拟合陷阱。对于实盘部分,务必先在模拟环境测试风控逻辑(如熔断机制)。课程资料丰富,建议结合券商研报阅读以拓宽宏观视野。请注意,课程仅为知识传授,不构成投资建议,入市需谨慎,合理运用所学内容并遵守相关法律法规。
原文发布日期:2026年09月21日 原文分类:智圣商学
常见问题
课程是否包含实盘交易代码?
是的,课程提供全套源码、OpenClaw配置指南及Nanobot编程接口,支持搭建自动化实盘系统。
零基础学员能听懂吗?
可以,课程从金融基础概念与技术指标逻辑讲起,循序渐进,适合零基础入门,但需投入时间学习编程逻辑。
课程资料是否包含最新研报?
资料区收录了多家券商(如华泰、长江证券等)的多因子选股、资产配置及量化专题研报,更新至2025年底。
导读最近更新时间:2026年09月21日
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