AI量化交易训练营
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「AI量化交易训练营」重磅上线！打破“金融+AI+编程”的学习壁垒，以“实战策略开发”为核心，从基础认知到实盘部署全流程带练，让你快速掌握Python编程、AI模型应用、量化策略开发的核心能力，独立打造可落地的AI量化交易策略，成为兼具金融思维与技术能力的量化人才！
适合人群
- 金融从业者（券商/基金/期货从业者）：想提升量化分析能力，适配行业智能化转型，拓展职业发展边界；
- 投资者/交易员：受困于主观交易的人性弱点（贪婪/恐惧），想学习AI量化策略，实现稳定盈利；
- 计算机/数学/统计相关专业学生：希望提前掌握AI量化核心技能，校招冲刺券商、基金、私募的量化岗；
- IT从业者（程序员/数据分析师）：想转型金融领域，借助编程与AI优势，切入高薪量化赛道；
- 量化入门者：有金融或编程基础，想系统学习AI量化，避开自学误区，快速实现策略落地。
核心课程模块
训练营采用“金融基础→编程技能→AI模型→策略开发→回测优化→实盘部署”六阶段递进式教学，全程结合A股、期货、数字货币真实市场数据，每个模块配套实战任务，确保学练同步、学以致用。
模块一：量化交易与AI基础认知
快速掌握量化交易核心逻辑与AI技术适配场景，搭建学习与开发环境。
模块二：Python量化编程核心技能
聚焦量化交易场景，掌握Python数据处理、行情获取、指标计算的核心技能。
模块三：AI模型在量化中的核心应用
系统学习量化场景常用AI模型，掌握模型训练、优化与行情预测的实现逻辑。
模块四：AI量化策略开发与回测
掌握AI量化策略的设计逻辑，通过回测验证策略有效性，规避“过拟合”陷阱。
模块五：实盘部署与风险控制
掌握量化策略的实盘部署方法，构建完善的风险控制体系，保障交易安全。
模块六：进阶提升与就业/交易赋能
针对性提升策略复杂度与求职竞争力，对接就业资源，实现职业/交易进阶。
训练营核心优势
- 金融+AI+编程全链路覆盖
- 真实市场数据驱动实战
- 实战派导师全程带教
- 1V1个性化辅导
- 就业+交易双重赋能
- 高价值资源包赠送
金牌师资天团
- 王老师：前某头部私募量化交易负责人，10年+量化交易经验
- 李老师：前券商金融工程分析师，专注机器学习在量化中的应用
- 张老师：资深Python数据科学家，量化编程实战专家
学员成果
- 赵同学：通过训练营开发的“AI趋势跟踪策略”回测年化收益率28%
- 陈同学：学完后开发的期货量化策略实盘运行6个月，最大回撤8%，年化收益率32%
- 刘同学：摆脱主观交易亏损困境，用训练营所学的AI量化策略实现稳定盈利
课程目录
00 开营直播
AI量化交易学习与QA.pdf
开营直播.mp4
00 直播回放
直播1.mp4
直播2.mp4
01 第一周
01 什么是量化交易.mp4
02 金融品种认知.mp4
03 初步上手量化策略.mp4
04 金融基础概念.mp4
05 技术面 vs 基本面.mp4
06 技术指标的核心逻辑.mp4
资料
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AI 量化交易课程代码-20260204.zip
笔记20260204.txt.zip
笔记20260207.txt.zip
课程代码-20260207.zip
量化世界的生存法则.pdf
金融基础速通.pdf
02 第二周
01 AI 编程及对应工具.mp4
02 QMT操作说明.mp4
03 数据获取.mp4
04 财务指标如何指导量化交易.mp4
资料
基础设施打造（构建数字化办公室）.pdf
笔记20260211.txt.zip
量化交易代码-20260211.zip
03 第三周
01 什么是回测引擎.mp4
02 回测的评估指标.mp4
03 案例分析：MACD 策略、RSI 策略、布林带策略.mp4
04 案例分析：乖离率策略、动量策略等.mp4
05 课后答疑.mp4
06 什么是 TA-Lib.mp4
07 经典指标的局限性.mp4
08 传统指标增强.mp4
课件资料
掌握回测引擎Backtrader.pdf
笔记20260304.txt.zip
笔记202602028.txt.zip
装备Talib技术指标库.pdf
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04 第四周
01 安装 OpenClaw.mp4
02 给OpenClaw配置量化工具.mp4
03 如何制作一个skill.mp4
04 海龟交易法则核心原理.mp4
05 海龟交易策略案例.mp4
06 思考与答疑.mp4
课件资料
OpenClaw：搭建你的量化交易同事.pdf
海龟交易法则.pdf
笔记20260307.txt.zip
课程代码-20260307.zip
课程代码-20260311.zip
05 第五周
01 经典缠论量化策略.mp4
02 缠论买卖点实战及案例.mp4
03 缠论增强策略.mp4
04 课后答疑.mp4
05 经典网格交易策略.mp4
06 多因子选股.mp4
课件资料
笔记20260314.txt.zip
缠论量化.pdf
课程代码-20260314.zip
06 第六周
01 因子分类体系.mp4
02 华泰证券金工研究框架.mp4
03 机器学习基础.mp4
04 机器学习在股票市场的应用案例.mp4
05 论文复现五步法.mp4
06 master 论文解读.mp4
07 案例分析.mp4
课件资料
Jack专栏资料汇总.txt
机器学习因子挖掘.pdf
笔记20260321.txt
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笔记20260321.txt
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07 第七周
01 QuantStats 指标体系.mp4
02 矩阵分解.mp4
03 矩阵分解的场景应用.mp4
04 实盘交易绩效分析.mp4
05 什么是 RAG
06 Embedding
07 向量数据库
课件资料
QuantStats绩效分析与报告.pdf
RAG投研系统搭建.pdf
笔记20260328.zip
笔记20260401.txt.zip
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08 第八周
01 国泰君安五步法.mp4
02 撰写 AI 投研报告.mp4
03 DeepAgent框架.mp4
04 课后答疑.mp4
05 舆情获取和金融情感分析
06 事件驱动和恐慌指数分析
07 多维决策
课件资料
智能研报生成.pdf
笔记20260404.txt
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._笔记20260404.txt
笔记20260404.txt
笔记20260404.txt.zip
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舆情感知与事件驱动.pdf
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CASE-智能研报生成
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【中原证券】产能利用率显著提升，持续推进工艺迭代升级——中芯国际(688981)季报点评_full.txt
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【兴证国际】季度盈利低于预期，看好国产芯片长期空间_full.txt
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【华泰证券】中芯国际（688981）：上调港股目标价到63港币，看好DeepSeek推动代工需求强劲增长_full.txt
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【国信证券】工业与汽车触底反弹，良率影响短期营收_full.txt
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【财报】中芯国际：中芯国际年年度报告_full.txt
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【兴证国际】季度盈利低于预期，看好国产芯片长期空间.pdf
【华泰证券】中芯国际（688981）：上调港股目标价到63港币，看好DeepSeek推动代工需求强劲增长.pdf
【国信证券】工业与汽车触底反弹，良率影响短期营收.pdf
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09 第九周
01 Xtquant实盘
02 Nanobot实战
03 Nanobot编程接口
课件资料
Xtquant实盘与Agent搭建实战.pdf
笔记20260411.txt.zip
课程代码-20260411.zip
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
主动投资组合管理+创造高收益并控制风险的量化投资方法（原书第2版）.pdf
因子投资：方法与实践(因子投资中文版首著)(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(新准则升级版).pdf
研报
20250409-长江证券-多因子选股（二十）：因子投资新时代.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
量化交易.pdf
量化投资系统化学习笔记.pdf
相关软件
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软件3.txt
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