飞豹客 · 课能看,资料也能带走
飞豹客体系课

Agentic AI 智能体开发行动营

这门课的名字里带「智能体开发」,但资料包实际落点在量化交易。开营直播里有一份学习与答疑文档,后面跟着两周左右的录播内容,主线是用代码把交易想法变成可回测、可执行的策略。如果你以为它是讲大模型 Agent 编排、工具调用那一套,需要先调整预期——它更像「用 AI 相关思路做量化策略开发」的实操营,不是

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这门课的名字里带「智能体开发」,但资料包实际落点在量化交易。开营直播里有一份学习与答疑文档,后面跟着两周左右的录播内容,主线是用代码把交易想法变成可回测、可执行的策略。如果你以为它是讲大模型 Agent 编排、工具调用那一套,需要先调整预期——它更像「用 AI 相关思路做量化策略开发」的实操营,不是通用智能体框架课。

它解决什么工作场景

最直接的场景是:你有一些交易直觉,比如某只股票在特定技术指标出现某种形态时该买该卖,但没法验证,也没法批量执行。课程从「什么是量化交易」讲起,先建立对金融品种的基本认知,再带你初步上手一个策略,最后落到技术指标的核心逻辑。整条线是围绕「把模糊判断变成可检验规则」来走的。另一类场景是转行或求职时需要一个能讲清楚的项目:你能说清楚自己写过策略、跑过回测、知道技术面和基本面各自解释什么问题,而不是只背概念。它不承诺收益,也不教具体买卖点,这一点要先认清。

适合什么基础,先看哪几块

适合已经会一点编程、但金融知识几乎为零的人,或者做过后端、数据分析想往量化方向靠的上班族。如果完全没写过代码,第一周的实操部分会比较吃力,建议先补基础语法再回来。建议的观看顺序:先看「什么是量化交易」和「金融品种认知」,这两块帮你判断自己是否真的想学这个方向;然后看「金融基础概念」,把术语过一遍;接着看「技术面 vs 基本面」和「技术指标的核心逻辑」,这两块是后面写策略的依据;最后再动手做「初步上手量化策略」。直播回放可以放在策略跑不通、报错看不懂的时候再翻,当作答疑补充,不必从头顺序刷。

学完能独立做什么,资料怎么配合练习

学完比较现实的能力是:能读懂一个简单策略的逻辑,能自己写出一段基于技术指标的买卖条件,能跑一次回测并看懂结果里哪些数字说明问题。不要指望学完就能稳定盈利,那是另一回事。资料配合练习的方式:每看完一个概念视频,就回到策略代码里找对应位置,比如看完技术指标逻辑,就去改一下参数看回测结果怎么变。开营直播里的 QA 文档适合在卡住时查,不要一开始就通读。录播可以倍速看,但涉及策略代码的部分建议原速,边看边敲。整个资料包没有配套的作业批改或项目评审,练习节奏得自己定,这是需要提前知道的局限。

课程目录

*   **00 开营直播/**

   *   AI量化交易学习与QA.pdf

   *   开营直播.mp4 (496.88 MB, 02:12:10)


*   **00 直播回放/**

   *   直播1.mp4 (209.17 MB, 01:43:27)

   *   直播2.mp4 (320.24 MB, 01:48:25)


*   **01 第一周/**

   *   01 什么是量化交易.mp4 (180.71 MB, 01:03:47)

   *   02 金融品种认知.mp4 (123.57 MB, 36:44)

   *   03 初步上手量化策略.mp4 (187.22 MB, 47:09)

   *   04 金融基础概念.mp4 (151.02 MB, 44:32)

   *   05 技术面 vs 基本面.mp4 (280.23 MB, 01:23:56)

   *   06 技术指标的核心逻辑.mp4 (245.62 MB, 01:12:34)

   *   资料/ (文件夹)


*   **02 第二周/**

   *   01 AI 编程及对应工具.mp4 (105.05 MB, 29:18)

   *   02 QMT操作说明.mp4 (81.46 MB, 20:40)

   *   03 数据获取.mp4 (131.47 MB, 32:39)

   *   04 财务指标如何指导量化交易.mp4 (253.72 MB, 01:12:43)

   *   资料/ (文件夹)


*   **03 第三周/**

   *   01 什么是回测引擎 .mp4 (16.00 MB)

   *   02 回测的评估指标 .mp4 (62.97 MB, 20:03)

   *   03 案例分析:MACD 策略、RSI 策略、布林带策略 .mp4 (106.86 MB, 28:31)

   *   04 案例分析:乖离率策略、动量策略等 .mp4 (236.99 MB, 01:15:57)

   *   05 课后答疑 .mp4 (223.58 MB, 50:48)

   *   06 什么是 TA-Lib-20260304 (60.81 MB)

   *   07 经典指标的局限性-20260304 (127.57 MB)

   *   08 传统指标增强-20260304 (213.16 MB)

   *   课件资料/ (文件夹)


*   **04 第四周/**

   *   01 安装 OpenClaw (154.85 MB)

   *   02 给OpenClaw配置量化工具 (265.41 MB)

   *   03 如何制作一个skill (203.88 MB)

   *   04 海龟交易法则核心原理 (158.18 MB)

   *   05 海龟交易策略案例 (152.01 MB)

   *   06 思考与答疑 (68.64 MB)

   *   课件资料/ (文件夹)


*   **05 第五周/**

   *   01 经典缠论量化策略 (166.61 MB)

   *   02 缠论买卖点实战及案例 (95.32 MB)

   *   03 缠论增强策略 (200.80 MB)

   *   04 课后答疑 (44.25 MB)

   *   05 经典网格交易策略 (196.56 MB)

   *   06 多因子选股 (166.10 MB)

   *   课件资料/ (文件夹)


*   **06 第六周/**

   *   01 因子分类体系 (202.76 MB)

   *   02 华泰证券金工研究框架 (69.35 MB)

   *   03 机器学习基础 (96.50 MB)

   *   04 机器学习在股票市场的应用案例 (133.22 MB)

   *   课件资料/ (文件夹)


*   **07 第七周/**

   *   等待更新


*   **08 第八周/**

   *   等待更新


*   **09 第九周/**

   *   等待更新


*   **10 第十周/**

   *   等待更新


*   **11 第十一周/**

   *   等待更新


*   **12 第十二周/**

   *   等待更新


*   **13 第十三周:结课/**

   *   等待更新


*   **课件资料/**

   *   其他资料/ (文件夹)

   *   相关软件/ (文件夹)