慕课网-程序员AI量化理财体系课（前15周）

这门课面向的是会写代码、想把手里的编程能力用到投资决策上的人。它不教你炒股秘籍，也不承诺收益，核心是解决一个具体的场景：你懂 Python，能拉数据、能写脚本，但面对行情、基金持仓和策略回测时，不知道该怎么把代码组织成一套可复用的分析流程。课程前十五周基本沿着这条线走——先把金融常识补齐，再动手搭量化分析的东西。

它解决的是"有技术没框架"的问题

很多程序员做投资，卡点不在编程，而在缺一套判断依据。比如看到一只基金，能算出它的历史波动，但不知道波动率、回撤、夏普比率该怎么一起看；能写爬虫抓行情，但抓回来之后没有统一的评估口径。这门课从证券投资的基础概念切入，讲股票和基金的交易规则、赚钱逻辑、定投不同板块的长期差异，本质是给你一套能落到代码里的分析框架。学完之后，你面对一份持仓或一组候选标的，知道该提取哪些指标、按什么流程对比，而不是凭感觉下单。

适合什么基础，先看哪几块

前提是能读写 Python，会基本的 pandas 数据处理，对金融术语不要求有基础，但要有耐心补概念。纯零编程基础的人不建议直接上手，前几周的作业会要求按投资框架筛选并分析标的，没有代码能力会很吃力。建议先看金融通识那部分，尤其是股票与基金入门、基金盈利逻辑这两块，它们决定了你后面写策略时脑子里有没有正确的参照系；把这块看明白，再去动量化交易系统设计和策略评估的内容，顺序反了容易变成只会调库不懂为什么。

学完能独立做什么，资料怎么配合练

比较现实的产出是：你能独立完成一次小规模的策略验证——选定一个板块或一组基金，拉取历史数据，算收益和风险指标，做定投或简单择时的对比回测，并输出一份能说服自己的结论。课程里的作业是这条链路的关键，别只看视频，按作业要求把筛选、分析、持有这几个动作在代码里跑一遍，比看十遍讲解都有用。资料包里的文档和视频配合着用：概念性的内容看视频，涉及流程和规则的部分对照文档整理成自己的笔记，再落到脚本里。需要提醒的是，前十五周覆盖的是通识和基础框架，不涉及高频交易或复杂衍生品，把它当成打地基的阶段更合适。