従来の手動株式取引の盲目的な操作をやめ, スマートクオンツ取引の核心能力を習得したいですか?Geek TimeのAIクオンツ取引トレーニングキャンプでは, 12週間の系統的なアドバンスコースを提供し, ゼロからAIクオンツ取引に入門し, 専用の自動取引体系を構築します. コースは段階的に進み, 金融基礎, 取引指標, ファンダメンタルズとテクニカル分析から基礎を固め, 次にAIプログラミングツール, 市場リサーチデータ収集, データベース構築などの実践スキルを手取り足取り教えます. MACD, 纏論, グリッド, タートル取引, マルチファクター選股などの古典的戦略を深く分解し, 専門的なバックテストエンジンで戦略の実現可能性を検証します. アドバンスではRAGベクトルデータベース, 機械学習, 強化学習などの高度な技術を解除し, AI取引エージェント構築, イベント駆動分析, 実盤リスク管理, セクターローテーション判断などの核心内容を実戦演習します. コースには全套ソースコード, 業界リサーチレポート, 専用学習資料および授業後Q&Aが付属し, ゼロベース入門と高度な能力向上の両方を兼ね備えています. 全過程が実戦的で, 空虚な理論を拒否し, 学習者がAIクオンツ取引の全チェーンを完全に理解し, テクノロジーで投資決定を強化できるよう支援します.

コースは再利用可能な研究プロセスとエンジニアリング実装能力を強調します. 市場, 財務, ニュース, リサーチレポートなどのデータを統一分析フレームワークに接続する方法, バックテスト指標で戦略を選別する方法, 機械学習と強化学習でシグナル品質を向上させる方法, およびエージェント, RAG, Langgraphで投資研究ワークフローを組織する方法を学びます. 学習後は, データ収集, ファクター構築, 戦略バックテスト, パフォーマンス帰属からリスク管理と模擬取引までの完全なチェーンを独立して完了でき, 実盤接続, 注文分割, サーキットブレーカー再試行, モバイル連携の重要な詳細も理解できます. 系統的にクオンツ取引に転向したい, 投資研究効率を向上させたい, またはAI取引ツールを開発したい学習者に適しています.

ご注意：コースは知識学習のみを目的とし, 投資助言を構成しません. 投資にはリスクがあり, 市場参入は慎重に.

• 1.開講ライブ配信の録画
• 2.クオンツ取引とは何か
• 3.金融商品の認知
• 4.クオンツ戦略の初歩的実践
• 5.金融基礎概念
• 6.テクニカルvsファンダメンタルズ
• 7.テクニカル指標の核心ロジック

• 8.AIプログラミングと対応ツール
• 9.QMT操作説明
• 10.データ取得
• 11.財務指標が定量取引をどう導くか
• 12.データベース構築
• 13.相場と財務データの収集
• 14.マクロ経済データとニュースイベントの収集
• 15.機関リサーチレポートと経済カレンダーの収集
• 16.大規模モデル駆動の触媒イベント

• 17.バックテストエンジンとは
• 18.バックテストの評価指標
• 19.ケース分析: MACD戦略, RSI戦略, ボリンジャーバンド戦略
• 20.ケース分析: 乖離率戦略, モメンタム戦略など
• 21.课后Q&A
• 22.TA-Libとは
• 23.古典的指標の限界
• 24.従来指標の強化

• 25.OpenClawのインストール
• 26.OpenClawにクオンツツールを設定する
• 27.skillの作り方
• 28.タートルトレードルールの核心原理
• 29.タートルトレード戦略の事例
• 30.考察とQ&A

• 31.古典的纏論クオンツ戦略
• 32.纏論の売買ポイント実戦と事例
• 33.纏論強化戦略
• 34.课后Q&A
• 35.古典的なグリッド取引戦略
• 36.マルチファクター株選択

• 37.ファクター分類体系
• 38.華泰証券クオンツ研究フレームワーク
• 39.機械学習の基礎
• 40.株式市場における機械学習の応用事例
• 41.論文再現の5ステップ法
• 42.master論文解説
• 43.ケース分析

• 44.QuantStats指標体系
• 45.行列分解
• 46.行列分解の応用シナリオ
• 47.実取引パフォーマンス分析
• 48.RAGとは
• 49.Embedding
• 50.ベクトルデータベース

• 51.国泰君安の5ステップ法
• 52.AI投資リサーチレポートの作成
• 53.DeepAgentフレームワーク
• 54.世論の取得と金融センチメント分析
• 55.イベントドリブンと恐怖指数の分析
• 56.多次元意思決定
• 57.授業後の質疑応答

• 58.Xtquant実運用
• 59.Nanobot実践
• 60.Nanobotプログラミングインターフェース
• 61.強化学習とは
• 62.Q-learningからDQNへ
• 63.スマート注文分割

• 64.DQNの生徒：教師のデュアルネットワークメカニズム
• 65.高頻度マーケットメイクと主力行動の識別
• 66.リスク管理システム
• 67.ATRリスク管理
• 68.イベントリスク管理の実践
• 69.Langgraphの核心5点セット
• 70.トレーディングチームのワークフロー
• 71.リスク管理の遮断とサーキットブレーカー再試行

• 72.投資朝会のシナリオ
• 73.マルチファクター銘柄選択
• 74.セクターローテーション分析
• 75.投資朝会のワークフロー
• 76.実戦運用
• 77.CEOコンソールと龙头戦法

• 78.BHB帰属モデル
• 79.前進式検証
• 80.受講生シェア
• 81.クオンツ取引システム

• 毎週の資料圧縮ファイル, 業界リサーチレポート合集, アクティブポートフォリオ管理, ファクター投資：方法と実践, 財務諸表の読み方実践ガイド, クオンツ取引, クオンツ投資システム化学習ノート, スマートリサーチレポート生成PDF, コースコード, AIクオンツ取引学習とQA, 関連ソフトウェアの使用など.

💡 学習のヒント：チュートリアル内容は公開時点の業界実践に基づいています. 学習の際は現在のプラットフォームの最新ルールを併せてご確認ください.