Ingin mengucapkan selamat tinggal kepada operasi buta dagangan saham manual tradisional dan menguasai keupayaan teras dagangan kuantitatif pintar? Kem Latihan Dagangan Kuantitatif AI Geek Time menawarkan kursus kemajuan sistematik 12 minggu, membawa anda dari sifar untuk memulakan dagangan kuantitatif AI dan membina sistem dagangan automatik peribadi. Kursus disampaikan secara berperingkat, bermula dengan asas kewangan, penunjuk dagangan, analisis fundamental dan teknikal untuk membina asas kukuh, kemudian mengajar secara langsung alat pengaturcaraan AI, pengumpulan data laporan penyelidikan pasaran, pembinaan pangkalan data dan kemahiran praktikal lain. Strategi klasik seperti MACD, Chan Lun, grid, Turtle Trading, pemilihan saham multi-faktor dianalisis secara mendalam, dan kebolehlaksanaan strategi disahkan melalui enjin backtest profesional. Peringkat lanjutan membuka teknologi tinggi seperti pangkalan data vektor RAG, pembelajaran mesin, pembelajaran pengukuhan, dengan latihan praktikal pembinaan ejen dagangan AI, analisis dipacu peristiwa, kawalan risiko dagangan sebenar, penilaian putaran sektor dan kandungan teras lain. Kursus disertakan dengan set lengkap kod sumber, laporan penyelidikan industri, bahan pembelajaran eksklusif dan sesi soal jawab selepas kelas, sesuai untuk pemula tanpa asas dan peningkatan kemahiran lanjutan. Sepenuhnya praktikal dan padat, menolak teori kosong, membantu pelajar menguasai sepenuhnya rantaian penuh dagangan kuantitatif AI dan memperkasa keputusan pelaburan dengan teknologi.

Kursus menekankan aliran penyelidikan yang boleh diguna semula dan keupayaan pelaksanaan kejuruteraan. Anda akan belajar cara menyambungkan data pasaran, kewangan, berita, laporan penyelidikan dan lain-lain ke dalam rangka analisis bersatu, cara menapis strategi menggunakan metrik backtest, cara meningkatkan kualiti isyarat melalui pembelajaran mesin dan pembelajaran pengukuhan, serta cara mengatur aliran kerja penyelidikan pelaburan menggunakan ejen, RAG dan Langgraph. Selepas pembelajaran, anda boleh menyelesaikan secara bebas rantaian lengkap dari pengumpulan data, pembinaan faktor, backtest strategi, atribusi prestasi hingga kawalan risiko dan dagangan simulasi, serta memahami butiran penting sambungan dagangan sebenar, pemisahan pesanan, cuba semula pemutus litar dan kerjasama mudah alih. Sesuai untuk pelajar yang ingin beralih secara sistematik ke dagangan kuantitatif, meningkatkan kecekapan penyelidikan pelaburan atau membangunkan alat dagangan AI.

Peringatan mesra: Kursus ini hanya untuk pembelajaran pengetahuan, bukan nasihat pelaburan, pelaburan ada risiko, masuk pasaran perlu berhati-hati.

• 1.Ulang tayang siaran langsung pembukaan kem
• 2.Apakah dagangan kuantitatif
• 3.Pengenalan instrumen kewangan
• 4.Permulaan strategi kuantitatif
• 5.Konsep asas kewangan
• 6.Teknikal vs fundamental
• 7.Logik teras penunjuk teknikal

• 8.Pengaturcaraan AI dan alat yang berkaitan
• 9.Arahan operasi QMT
• 10.Perolehan data
• 11.Bagaimana penunjuk kewangan membimbing perdagangan kuantitatif
• 12.Membina pangkalan data
• 13.Pengumpulan data pasaran dan kewangan
• 14.Pengumpulan data makroekonomi dan peristiwa berita
• 15.Pengumpulan laporan penyelidikan institusi dan kalendar kewangan
• 16.Peristiwa pemangkin dipacu model besar

• 17.Apakah enjin backtest
• 18.Metrik penilaian backtest
• 19.Analisis kes: strategi MACD, strategi RSI, strategi Bollinger Bands
• 20.Analisis kes: strategi kadar sisihan, strategi momentum dan lain-lain
• 21.Sesi soal jawab selepas kelas
• 22.Apakah itu TA-Lib
• 23.Keterbatasan penunjuk klasik
• 24.Penambahbaikan penunjuk tradisional

• 25.Memasang OpenClaw
• 26.Konfigurasikan alat kuantitatif untuk OpenClaw
• 27.Cara membuat skill
• 28.Prinsip teras Turtle Trading
• 29.Contoh strategi Turtle Trading
• 30.Renungan dan soal jawab

• 31.Strategi kuantitatif Chan Theory klasik
• 32.Titik beli jual Chan Theory praktikal dan contoh
• 33.Strategi penambahbaikan Chan Theory
• 34.Sesi soal jawab selepas kelas
• 35.Strategi dagangan grid klasik
• 36.Pemilihan saham pelbagai faktor

• 37.Sistem klasifikasi faktor
• 38.Rangka kerja penyelidikan kejuruteraan kewangan Huatai Securities
• 39.Asas pembelajaran mesin
• 40.Kes penggunaan pembelajaran mesin dalam pasaran saham
• 41.Kaedah lima langkah replikasi kertas penyelidikan
• 42.Tafsiran kertas penyelidikan master
• 43.Analisis kes

• 44.Sistem metrik QuantStats
• 45.Pemfaktoran matriks
• 46.Aplikasi senario pemfaktoran matriks
• 47.Analisis prestasi dagangan langsung
• 48.Apakah RAG
• 49.Embedding
• 50.Pangkalan data vektor

• 51.Kaedah lima langkah Guotai Junan
• 52.Menulis laporan penyelidikan pelaburan AI
• 53.Rangka kerja DeepAgent
• 54.Perolehan sentimen awam dan analisis sentimen kewangan
• 55.Analisis dipacu peristiwa dan indeks panik
• 56.Pembuatan keputusan pelbagai dimensi
• 57.Sesi soal jawab selepas kelas

• 58.Perdagangan sebenar Xtquant
• 59.Latihan praktikal Nanobot
• 60.Antara muka pengaturcaraan Nanobot
• 61.Apakah pembelajaran pengukuhan
• 62.Daripada Q-learning kepada DQN
• 63.Pemisahan pesanan pintar

• 64.Pelajar DQN: mekanisme dua rangkaian guru
• 65.Pembuatan pasaran frekuensi tinggi dan pengenalan tingkah laku pemain utama
• 66.Sistem kawalan risiko
• 67.Kawalan risiko ATR
• 68.Amalan kawalan risiko peristiwa
• 69.Lima set teras Langgraph
• 70.Aliran kerja pasukan perdagangan
• 71.Pemintasan kawalan risiko dan cuba semula pemutus litar

• 72.Senario mesyuarat pagi pelaburan
• 73.Pemilihan saham pelbagai faktor
• 74.Analisis pusingan sektor
• 75.Aliran kerja mesyuarat pagi pelaburan
• 76.Operasi langsung
• 77.Konsol CEO dan Strategi Pemimpin Pasaran

• 78.Model Atribusi BHB
• 79.Pengesahan Progresif
• 80.Perkongsian Pelajar
• 81.Sistem Dagangan Kuantitatif

• Pakej mampat bahan mingguan, kompilasi laporan penyelidikan industri, pengurusan portfolio pelaburan aktif, pelaburan faktor: kaedah dan amalan, panduan langkah demi langkah membaca laporan kewangan, dagangan kuantitatif, nota pembelajaran sistematik pelaburan kuantitatif, penjanaan laporan penyelidikan pintar PDF, kod kursus, pembelajaran dan QA dagangan kuantitatif AI, penggunaan perisian berkaitan dan lain-lain.

💡 Petua pembelajaran:Kandungan tutorial adalah berdasarkan amalan industri pada masa penerbitan, disyorkan untuk menggabungkan dengan peraturan platform terkini semasa pembelajaran.