पारंपरिक मैनुअल शेयर ट्रेडिंग के अंधेरे संचालन को छोड़कर, बुद्धिमान क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग की मुख्य क्षमता हासिल करना चाहते हैं? Geek Time AI क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग ट्रेनिंग कैंप, 12 सप्ताह का व्यवस्थित उन्नत पाठ्यक्रम प्रस्तुत करता है, जो आपको शून्य से AI क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में प्रवेश कराता है और एक समर्पित स्वचालित ट्रेडिंग प्रणाली बनाता है। पाठ्यक्रम चरणबद्ध तरीके से पढ़ाया जाता है, वित्तीय बुनियाद, ट्रेडिंग संकेतक, मौलिक और तकनीकी विश्लेषण से नींव मजबूत करता है, फिर AI प्रोग्रामिंग उपकरण, बाजार शोध रिपोर्ट डेटा संग्रह, डेटाबेस निर्माण जैसे व्यावहारिक कौशल सिखाता है। MACD, Chan Theory, ग्रिड, टर्टल ट्रेडिंग, मल्टी-फैक्टर स्टॉक चयन जैसी क्लासिक रणनीतियों का गहन विश्लेषण करता है, और पेशेवर बैकटेस्ट इंजन के माध्यम से रणनीति की व्यवहार्यता सत्यापित करता है। उन्नत स्तर पर RAG वेक्टर डेटाबेस, मशीन लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग जैसी उच्च तकनीकों को अनलॉक करता है, और AI ट्रेडिंग एजेंट निर्माण, इवेंट-ड्रिवन विश्लेषण, लाइव जोखिम नियंत्रण, सेक्टर रोटेशन मूल्यांकन जैसी मुख्य सामग्री का व्यावहारिक अभ्यास कराता है। पाठ्यक्रम के साथ पूरा स्रोत कोड, उद्योग शोध रिपोर्ट, विशेष शिक्षण सामग्री और पाठ के बाद प्रश्नोत्तर शामिल हैं, जो शून्य आधार प्रवेश और उच्च स्तरीय क्षमता वृद्धि दोनों को ध्यान में रखता है। पूरी प्रक्रिया व्यावहारिक और ठोस है, खोखले सिद्धांतों को अस्वीकार करती है, और शिक्षार्थियों को AI क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग की पूरी श्रृंखला को पूरी तरह समझने में मदद करती है, तकनीक से निवेश निर्णयों को सशक्त बनाती है।

पाठ्यक्रम पुन: प्रयोग योग्य शोध प्रक्रिया और इंजीनियरिंग कार्यान्वयन क्षमता पर जोर देता है। आप सीखेंगे कि बाजार, वित्तीय, समाचार, शोध रिपोर्ट जैसे डेटा को एकीकृत विश्लेषण ढांचे में कैसे जोड़ा जाए, बैकटेस्ट संकेतकों से रणनीति कैसे चुनी जाए, मशीन लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से सिग्नल गुणवत्ता कैसे बढ़ाई जाए, और एजेंट, RAG और Langgraph से निवेश शोध कार्यप्रवाह कैसे व्यवस्थित किया जाए। सीखने के बाद आप डेटा संग्रह, फैक्टर निर्माण, रणनीति बैकटेस्ट, प्रदर्शन एट्रिब्यूशन से जोखिम नियंत्रण और सिमुलेटेड ट्रेडिंग तक की पूरी श्रृंखला स्वतंत्र रूप से पूरी कर सकेंगे, और लाइव ट्रेडिंग एकीकरण, ऑर्डर विभाजन, सर्किट ब्रेकर पुन: प्रयास और मोबाइल सहयोग के मुख्य विवरण भी समझ सकेंगे। यह उन शिक्षार्थियों के लिए उपयुक्त है जो व्यवस्थित रूप से क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में बदलाव चाहते हैं, निवेश शोध दक्षता बढ़ाना चाहते हैं या AI ट्रेडिंग उपकरण विकसित करना चाहते हैं।

सूचना: पाठ्यक्रम केवल ज्ञान सीखने के लिए है, यह निवेश सलाह नहीं है, निवेश में जोखिम है, बाजार में प्रवेश सावधानी से करें।

• 1.शिविर प्रारंभ लाइव रीप्ले
• 2.क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्या है
• 3.वित्तीय साधनों की समझ
• 4.क्वांटिटेटिव रणनीति की प्रारंभिक शुरुआत
• 5.वित्तीय बुनियादी अवधारणाएं
• 6.तकनीकी बनाम मौलिक
• 7.तकनीकी संकेतकों का मूल तर्क

• 8.AI प्रोग्रामिंग और संबंधित उपकरण
• 9.QMT संचालन निर्देश
• 10.डेटा अधिग्रहण
• 11.वित्तीय संकेतक मात्रात्मक ट्रेडिंग का मार्गदर्शन कैसे करते हैं
• 12.डेटाबेस बनाना
• 13.बाजार और वित्तीय डेटा संग्रह
• 14.समष्टि आर्थिक डेटा और समाचार घटनाओं का संग्रह
• 15.संस्थागत शोध रिपोर्ट और वित्तीय कैलेंडर का संग्रह
• 16.बड़े मॉडल द्वारा संचालित उत्प्रेरक घटनाएँ

• 17.बैकटेस्ट इंजन क्या है
• 18.बैकटेस्ट के मूल्यांकन मेट्रिक्स
• 19.केस विश्लेषण: MACD रणनीति, RSI रणनीति, बोलिंजर बैंड रणनीति
• 20.केस विश्लेषण: विचलन दर रणनीति, मोमेंटम रणनीति आदि
• 21.कक्षा के बाद प्रश्नोत्तर
• 22.TA-Lib क्या है
• 23.क्लासिक संकेतकों की सीमाएँ
• 24.पारंपरिक संकेतकों का संवर्धन

• 25.OpenClaw इंस्टॉल करें
• 26.OpenClaw के लिए क्वांट टूल कॉन्फ़िगर करें
• 27.एक skill कैसे बनाएँ
• 28.टर्टल ट्रेडिंग नियमों का मूल सिद्धांत
• 29.टर्टल ट्रेडिंग रणनीति के उदाहरण
• 30.विचार और प्रश्नोत्तर

• 31.क्लासिक चान सिद्धांत क्वांट रणनीति
• 32.चान सिद्धांत खरीद-बिक्री बिंदुओं का व्यावहारिक उपयोग और उदाहरण
• 33.चान सिद्धांत संवर्धित रणनीति
• 34.कक्षा के बाद प्रश्नोत्तर
• 35.क्लासिक ग्रिड ट्रेडिंग रणनीति
• 36.मल्टी-फैक्टर स्टॉक चयन

• 37.फैक्टर वर्गीकरण प्रणाली
• 38.हुआताई सिक्योरिटीज क्वांटिटेटिव रिसर्च फ्रेमवर्क
• 39.मशीन लर्निंग की मूल बातें
• 40.शेयर बाजार में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग के उदाहरण
• 41.पेपर पुनरुत्पादन की पाँच-चरणीय विधि
• 42.मास्टर पेपर व्याख्या
• 43.केस विश्लेषण

• 44.QuantStats संकेतक प्रणाली
• 45.मैट्रिक्स अपघटन
• 46.मैट्रिक्स अपघटन के परिदृश्य अनुप्रयोग
• 47.लाइव ट्रेडिंग प्रदर्शन विश्लेषण
• 48.RAG क्या है
• 49.एम्बेडिंग
• 50.वेक्टर डेटाबेस

• 51.गुओताई जूनान पाँच-चरणीय विधि
• 52.AI निवेश अनुसंधान रिपोर्ट लिखना
• 53.DeepAgent फ्रेमवर्क
• 54.जनमत संग्रह और वित्तीय भावना विश्लेषण
• 55.इवेंट-ड्रिवन और पैनिक इंडेक्स विश्लेषण
• 56.बहुआयामी निर्णय
• 57.कक्षा के बाद प्रश्नोत्तर

• 58.Xtquant लाइव ट्रेडिंग
• 59.Nanobot व्यावहारिक अभ्यास
• 60.Nanobot प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस
• 61.रीइन्फोर्समेंट लर्निंग क्या है
• 62.Q-learning से DQN तक
• 63.स्मार्ट ऑर्डर विभाजन

• 64.DQN के छात्र: शिक्षक दोहरी नेटवर्क तंत्र
• 65.उच्च आवृत्ति मार्केट मेकिंग और मुख्य खिलाड़ी व्यवहार पहचान
• 66.जोखिम नियंत्रण प्रणाली
• 67.ATR जोखिम नियंत्रण
• 68.इवेंट जोखिम नियंत्रण व्यावहारिक
• 69.Langgraph कोर पांच सेट
• 70.ट्रेडिंग टीम वर्कफ़्लो
• 71.जोखिम नियंत्रण रोकथाम और सर्किट ब्रेकर पुनः प्रयास

• 72.निवेश सुबह बैठक परिदृश्य
• 73.मल्टी-फैक्टर स्टॉक चयन
• 74.सेक्टर रोटेशन विश्लेषण
• 75.निवेश सुबह बैठक वर्कफ़्लो
• 76.लाइव ट्रेडिंग
• 77.CEO कंसोल और लीडिंग स्टॉक रणनीति

• 78.BHB कारण मॉडल
• 79.प्रगतिशील सत्यापन
• 80.छात्र साझाकरण
• 81.क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग सिस्टम

• साप्ताहिक सामग्री ज़िप, उद्योग शोध रिपोर्ट संग्रह, सक्रिय पोर्टफोलियो प्रबंधन, फैक्टर निवेश: विधियाँ और व्यवहार, वित्तीय रिपोर्ट पढ़ना सिखाएं, क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग, क्वांटिटेटिव निवेश व्यवस्थित शिक्षण नोट्स, इंटेलिजेंट रिसर्च रिपोर्ट जनरेशन PDF, कोर्स कोड, AI क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग लर्निंग और QA, संबंधित सॉफ़्टवेयर का उपयोग आदि।

💡 अध्ययन सुझाव:ट्यूटोरियल सामग्री प्रकाशन के समय की उद्योग प्रथाओं पर आधारित है, अध्ययन करते समय वर्तमान प्लेटफ़ॉर्म के नवीनतम नियमों को ध्यान में रखने की सलाह दी जाती है।