Vuoi dire addio alle operazioni cieche del tradizionale trading manuale e padroneggiare le competenze chiave del trading quantitativo intelligente? Il bootcamp di trading quantitativo con AI di Geek Time offre un corso progressivo e sistematico di 12 settimane che ti guida da zero nel trading quantitativo con AI e nella costruzione di un sistema di trading automatizzato personalizzato. Il corso procede in modo graduale: dalle basi finanziarie, agli indicatori di trading, all'analisi fondamentale e tecnica per consolidare le fondamenta, per poi insegnare passo dopo passo competenze pratiche come strumenti di programmazione AI, raccolta dati di mercato e report, creazione di database. Analizza in profondità strategie classiche come MACD, teoria Chan, grid, turtle trading e selezione multi-fattoriale, verificando la fattibilità delle strategie tramite motori di backtesting professionali. In seguito sbloccherai tecnologie avanzate come database vettoriali RAG, machine learning e reinforcement learning, con esercitazioni pratiche su costruzione di agenti intelligenti di trading AI, analisi event-driven, gestione del rischio in tempo reale e valutazione della rotazione settoriale. Il corso include codice sorgente completo, report di settore, materiali di studio dedicati e supporto post-corso, adatto sia a principianti che a chi vuole migliorare competenze avanzate. Tutto è pratico e concreto, senza teoria vuota, per aiutare gli studenti a padroneggiare completamente l'intera filiera del trading quantitativo con AI e a potenziare le decisioni di investimento con la tecnologia.

Il corso pone l'accento su processi di ricerca riutilizzabili e capacità di implementazione ingegneristica. Imparerai come integrare dati di mercato, finanziari, notizie e report in un framework di analisi unificato, come selezionare strategie tramite metriche di backtesting, come migliorare la qualità dei segnali con machine learning e reinforcement learning, e come organizzare flussi di lavoro di ricerca sugli investimenti con agenti intelligenti, RAG e Langgraph. Dopo lo studio sarai in grado di completare autonomamente l'intera filiera, dalla raccolta dati, alla costruzione di fattori, al backtesting di strategie, all'attribuzione delle performance, fino alla gestione del rischio e al trading simulato, e comprenderai anche i dettagli chiave dell'accesso al trading reale, della suddivisione degli ordini, dei retry con circuit breaker e della collaborazione mobile. Adatto a chi desidera passare sistematicamente al trading quantitativo, migliorare l'efficienza della ricerca sugli investimenti o sviluppare strumenti di trading AI.

Nota bene: il corso è solo per apprendimento, non costituisce consiglio di investimento. Investire comporta rischi, operare sul mercato richiede prudenza.

• 1.Replay della diretta di apertura
• 2.Cos'è il trading quantitativo
• 3.Conoscenza degli strumenti finanziari
• 4.Primi passi con le strategie quantitative
• 5.Concetti finanziari di base
• 6.Analisi tecnica vs analisi fondamentale
• 7.La logica centrale degli indicatori tecnici

• 8.Programmazione AI e strumenti corrispondenti
• 9.Istruzioni per l'uso di QMT
• 10.Acquisizione dei dati
• 11.Come gli indicatori finanziari guidano il trading quantitativo
• 12.Costruire un database
• 13.Raccolta di dati di mercato e finanziari
• 14.Raccolta di dati macroeconomici e notizie ed eventi
• 15.Raccolta di rapporti di ricerca istituzionali e calendario finanziario
• 16.Eventi catalizzatori guidati da grandi modelli

• 17.Cos'è un motore di backtesting
• 18.Metriche di valutazione del backtesting
• 19.Analisi di casi: strategia MACD, strategia RSI, strategia Bande di Bollinger
• 20.Analisi di casi: strategia del tasso di deviazione, strategia di momentum, ecc.
• 21.Domande e risposte dopo la lezione
• 22.Cos'è TA-Lib
• 23.Limiti degli indicatori classici
• 24.Potenziamento degli indicatori tradizionali

• 25.Installare OpenClaw
• 26.Configurare gli strumenti quantitativi per OpenClaw
• 27.Come creare una skill
• 28.Principi fondamentali delle regole del Turtle Trading
• 29.Caso di strategia del Turtle Trading
• 30.Riflessioni e domande

• 31.Strategia quantitativa classica di Chan Lun
• 32.Punti di acquisto e vendita di Chan Lun nella pratica e casi
• 33.Strategia potenziata di Chan Lun
• 34.Domande e risposte dopo la lezione
• 35.Strategia classica di grid trading
• 36.Selezione di azioni multi-fattore

• 37.Sistema di classificazione dei fattori
• 38.Framework di ricerca quantitativa di Huatai Securities
• 39.Fondamenti di machine learning
• 40.Casi di applicazione del machine learning nel mercato azionario
• 41.Metodo in cinque passi per la riproduzione di un paper
• 42.Interpretazione di una tesi magistrale
• 43.Analisi di casi

• 44.Sistema di indicatori QuantStats
• 45.Fattorizzazione di matrici
• 46.Applicazioni della fattorizzazione di matrici
• 47.Analisi delle performance di trading reale
• 48.Che cos'è il RAG
• 49.Embedding
• 50.Database vettoriale

• 51.Metodo in cinque fasi di Guotai Junan
• 52.Redazione di report di ricerca AI
• 53.Framework DeepAgent
• 54.Acquisizione dell'opinione pubblica e analisi del sentiment finanziario
• 55.Analisi event-driven e dell'indice della paura
• 56.Decisione multidimensionale
• 57.Domande e risposte post-lezione

• 58.Trading reale con Xtquant
• 59.Pratica con Nanobot
• 60.Interfaccia di programmazione Nanobot
• 61.Che cos'è l'apprendimento per rinforzo
• 62.Da Q-learning a DQN
• 63.Suddivisione intelligente degli ordini

• 64.Lo studente di DQN: meccanismo a doppia rete insegnante
• 65.Market making ad alta frequenza e identificazione del comportamento dei principali operatori
• 66.Sistema di controllo del rischio
• 67.Controllo del rischio ATR
• 68.Controllo del rischio sugli eventi in pratica
• 69.I cinque componenti principali di Langgraph
• 70.Flusso di lavoro del team di trading
• 71.Intercettazione del rischio e retry con circuit breaker

• 72.Scenario della riunione mattutina di investimento
• 73.Selezione dei titoli multi-fattore
• 74.Analisi della rotazione settoriale
• 75.Flusso di lavoro della riunione mattutina di investimento
• 76.Operatività reale
• 77.Console del CEO e strategia del leader

• 78.Modello di attribuzione BHB
• 79.Verifica progressiva
• 80.Condivisione degli studenti
• 81.Sistema di trading quantitativo

• Pacchetto compresso di materiali settimanali, raccolta di report di ricerca del settore, gestione attiva del portafoglio di investimenti, investimento fattoriale: metodi e pratiche, guida passo passo alla lettura dei bilanci, trading quantitativo, note di studio sistematiche sull'investimento quantitativo, generazione intelligente di report di ricerca in PDF, codice del corso, apprendimento e QA sul trading quantitativo con AI, utilizzo di software correlati, ecc.

💡 Suggerimento per lo studio:Il contenuto del tutorial si basa sulle pratiche del settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarlo con le regole più recenti della piattaforma attuale durante lo studio.