Хочаце пазбавіцца ад сляпых аперацый традыцыйнага ручнога гандлю акцыямі і авалодаць ключавымі навыкамі інтэлектуальнага квантавага гандлю? Трэніровачная праграма па AI-квантаваму гандлю ад Geek Time прапануе 12-тыднёвы сістэматызаваны курс, які дапаможа вам пачаць з нуля і пабудаваць уласную аўтаматызаваную гандлёвую сістэму. Курс вядзецца паступова: ад фінансавых асноў, гандлёвых індыкатараў, фундаментальнага і тэхнічнага аналізу да ўмацавання базы, затым практычныя навыкі працы з AI-інструментамі праграмавання, збор даных па рынку і даследаваннях, стварэнне баз даных. Падрабязна разбіраюцца класічныя стратэгіі, такія як MACD, тэорыя Чань, сетка, гандль па-чарапахаваму, шматфактарны адбор акцый, а таксама праверка іх жыццяздольнасці праз прафесійны рухавік бэктэсцінгу. На прасунутым узроўні асвойваюцца RAG-вектарныя базы даных, машыннае навучанне, навучанне з падмацаваннем і іншыя перадавыя тэхналогіі, практыкуюцца стварэнне AI-гандлёвых агентаў, аналіз падзей, кіраванне рызыкамі ў рэальным гандлі, ацэнка ратацыі сектараў. Курс уключае поўны зыходны код, галіновыя даследаванні, эксклюзіўныя матэрыялы і паслякурсавыя кансультацыі, падыходзіць як для пачаткоўцаў, так і для павышэння кваліфікацыі. Толькі практыка без пустой тэорыі дапаможа цалкам асвоіць увесь ланцуг AI-квантавага гандлю і выкарыстоўваць тэхналогіі для прыняцця інвестыцыйных рашэнняў.

Курс акцэнтуе ўвагу на працэсах даследавання, якія можна паўтараць, і здольнасці да інжынернага ўкаранення. Вы навучыцеся аб'ядноўваць рыначныя, фінансавыя, навінавыя даныя і даследаванні ў адзіную аналітычную структуру, адбіраць стратэгіі па метрыках бэктэсцінгу, паляпшаць якасць сігналаў з дапамогай машыннага навучання і навучання з падмацаваннем, а таксама арганізоўваць даследчыя працэсы з дапамогай агентаў, RAG і Langgraph. Пасля навучання вы зможаце самастойна прайсці поўны шлях ад збору даных, пабудовы фактараў, бэктэсцінгу стратэгій, аналізу эфектыўнасці да кіравання рызыкамі і мадэлявання гандлю, а таксама зразумець ключавыя дэталі падключэння да рэальнага гандлю, раздзялення заказаў, паўторных спроб пры збоях і супрацоўніцтва з мабільнымі прыладамі. Падыходзіць тым, хто хоча сістэмна перайсці да квантавага гандлю, павысіць эфектыўнасць даследаванняў або распрацаваць AI-інструменты для гандлю.

Увага: курс прызначаны толькі для навучання і не з'яўляецца інвестыцыйнай рэкамендацыяй. Інвестыцыі звязаны з рызыкай, будзьце асцярожныя.

• 1.Запіс адкрыцця ў прамым эфіры
• 2.Што такое квантавы гандаль
• 3.Разуменне фінансавых інструментаў
• 4.Першыя крокі ў квантавых стратэгіях
• 5.Базавыя фінансавыя паняцці
• 6.Тэхнічны аналіз супраць фундаментальнага
• 7.Асноўная логіка тэхнічных індыкатараў

• 8.AI-праграмаванне і адпаведныя інструменты
• 9.Інструкцыя па QMT
• 10.Атрыманне даных
• 11.Як фінансавыя паказчыкі кіруюць квантавай гандлем
• 12.Стварэнне базы даных
• 13.Збор рынкавых і фінансавых даных
• 14.Збор макраэканамічных даных і навінавых падзей
• 15.Збор інстытуцыйных даследаванняў і фінансавага календара
• 16.Падзеі-каталізатары, кіраваныя вялікімі мадэлямі

• 17.Што такое рухавік бэктэсцінгу
• 18.Ацэначныя паказчыкі бэктэсцінгу
• 19.Аналіз прыкладаў: стратэгія MACD, стратэгія RSI, стратэгія палос Болінджэра
• 20.Аналіз прыкладаў: стратэгія хібнасці, стратэгія моманту і іншыя
• 21.Пасляаўдыторная кансультацыя
• 22.Што такое TA-Lib
• 23.Абмежаванні класічных індыкатараў
• 24.Паляпшэнне традыцыйных індыкатараў

• 25.Усталяванне OpenClaw
• 26.Налада квантавых інструментаў для OpenClaw
• 27.Як стварыць навык
• 28.Асноўныя прынцыпы гандлёвай сістэмы «Чарапаха»
• 29.Прыклад стратэгіі гандлёвай сістэмы «Чарапаха»
• 30.Разважанні і адказы на пытанні

• 31.Класічная квантавая стратэгія тэорыі Чань
• 32.Практыка і прыклады пунктаў куплі-продажу па тэорыі Чань
• 33.Узмоцненая стратэгія тэорыі Чань
• 34.Пасляаўдыторная кансультацыя
• 35.Класічная стратэгія сеткавай гандлю
• 36.Шматфактарны адбор акцый

• 37.Сістэма класіфікацыі фактараў
• 38.Фрэймворк даследавання квантавай інжынерыі Huatai Securities
• 39.Асновы машыннага навучання
• 40.Прыклады прымянення машыннага навучання на рынку акцый
• 41.Пяцікрокавы метад узнаўлення артыкулаў
• 42.Інтэрпрэтацыя магістарскіх дысертацый
• 43.Аналіз кейсаў

• 44.Сістэма паказчыкаў QuantStats
• 45.Матрычнае раскладанне
• 46.Прымяненне матрычнага раскладання ў сцэнарыях
• 47.Аналіз эфектыўнасці рэальнага гандлю
• 48.Што такое RAG
• 49.Убудаванне
• 50.Вектарная база даных

• 51.Пяцікрокавы метад Guotai Junan
• 52.Напісанне AI-справаздачы па даследаванні
• 53.Фрэймворк DeepAgent
• 54.Збор грамадскай думкі і фінансавы аналіз настрояў
• 55.Аналіз падзей і індэкса панікі
• 56.Шматмернае прыняцце рашэнняў
• 57.Пытанні пасля заняткаў

• 58.Рэальная гандаль Xtquant
• 59.Практыка Nanobot
• 60.Праграмны інтэрфейс Nanobot
• 61.Што такое навучанне з падмацаваннем
• 62.Ад Q-learning да DQN
• 63.Інтэлектуальнае раздзяленне заказаў

• 64.Вучань DQN: двухсеткавы механізм настаўніка
• 65.Высокачастотнае маркет-мейкерства і выяўленне паводзін асноўных удзельнікаў
• 66.Сістэма кіравання рызыкамі
• 67.Кіраванне рызыкамі ATR
• 68.Практыка кіравання рызыкамі падзей
• 69.Асноўны набор з пяці кампанентаў Langgraph
• 70.Працоўны працэс гандлёвай каманды
• 71.Блакіроўка рызык і паўторныя спробы з аўтаматычным адключэннем

• 72.Сцэнар ранішняй інвестыцыйнай нарады
• 73.Мультыфактарны адбор акцый
• 74.Аналіз ратацыі сектараў
• 75.Працоўны працэс ранішняй інвестыцыйнай нарады
• 76.Рэальная гандаль
• 77.Пульт CEO і метад лідэра

• 78.Мадэль прычыннасці BHB
• 79.Прагрэсіўная праверка
• 80.Абмен вопытам студэнтаў
• 81.Сістэма квантавай гандлю

• Штотыднёвы архіў матэрыялаў, зборнік галіновых даследаванняў, актыўнае кіраванне партфелем, фактарнае інвеставанне: метады і практыка, пакрокавае чытанне фінансавай справаздачнасці, квантавы гандаль, сістэматызаваныя нататкі па квантавым інвеставанні, PDF-генерацыя разумных даследаванняў, код курса, навучанне і QA па AI-квантавым гандлі, выкарыстанне адпаведнага праграмнага забеспячэння і г.д.

💡 Парада для навучання:Змест курса заснаваны на галіновай практыцы на момант публікацыі; рэкамендуецца ўлічваць актуальныя правілы платформы падчас навучання.