Quer se despedir das operações cegas do trading manual tradicional e dominar as competências centrais do trading quantitativo inteligente? O Camp de Treinamento em Trading Quantitativo com IA da Geek Time lança um curso de progressão sistemática de 12 semanas, levando você do zero ao trading quantitativo com IA, construindo um sistema de trading automatizado exclusivo. O curso ensina de forma progressiva, desde fundamentos financeiros, indicadores de trading, análise fundamentalista e técnica para consolidar a base, até o ensino prático de ferramentas de programação com IA, coleta de dados de mercado e relatórios de pesquisa, construção de bancos de dados e outras habilidades práticas. Desmonta profundamente estratégias clássicas como MACD, Teoria Chan, grid, Turtle Trading, seleção de ações multifatorial, validando a viabilidade das estratégias por meio de motores de backtest profissionais. Avança para desbloquear tecnologias de alto nível como bancos de dados vetoriais RAG, aprendizado de máquina, aprendizado por reforço, com exercícios práticos de construção de agentes inteligentes de trading com IA, análise orientada a eventos, gestão de risco em conta real, análise de rotação setorial e outros conteúdos centrais. O curso inclui conjunto completo de código-fonte, relatórios de pesquisa do setor, materiais de estudo exclusivos e suporte pós-aula, atendendo tanto iniciantes quanto o aprimoramento de habilidades avançadas. Conteúdo prático do início ao fim, sem teorias vazias, ajudando os alunos a dominar completamente toda a cadeia do trading quantitativo com IA, usando a tecnologia para potencializar decisões de investimento.

O curso enfatiza processos de pesquisa reutilizáveis e capacidade de implementação em engenharia. Você aprenderá como integrar dados de mercado, financeiros, notícias, relatórios de pesquisa e outros em uma estrutura unificada de análise, como filtrar estratégias usando métricas de backtest, como melhorar a qualidade dos sinais por meio de aprendizado de máquina e aprendizado por reforço, e como organizar fluxos de trabalho de pesquisa e investimento usando agentes inteligentes, RAG e Langgraph. Após o estudo, você será capaz de completar de forma independente toda a cadeia, desde coleta de dados, construção de fatores, backtest de estratégias, atribuição de desempenho até gestão de risco e trading simulado, além de compreender detalhes-chave como integração com conta real, divisão de ordens, circuit breaker com retentativas e colaboração em dispositivos móveis. Adequado para alunos que desejam fazer uma transição sistemática para trading quantitativo, melhorar a eficiência de pesquisa e investimento ou desenvolver ferramentas de trading com IA.

Aviso: O curso é apenas para aprendizado de conhecimento e não constitui recomendação de investimento. Investir envolve riscos, entre no mercado com cautela.

• 1.Replay da live de abertura
• 2.O que é trading quantitativo
• 3.Conhecimento de instrumentos financeiros
• 4.Primeiros passos em estratégias quantitativas
• 5.Conceitos básicos de finanças
• 6.Análise técnica vs análise fundamentalista
• 7.A lógica central dos indicadores técnicos

• 8.Programação em IA e ferramentas correspondentes
• 9.Instruções de operação do QMT
• 10.Aquisição de dados
• 11.Como os indicadores financeiros orientam a negociação quantitativa
• 12.Construção de banco de dados
• 13.Coleta de dados de mercado e financeiros
• 14.Coleta de dados macroeconômicos e eventos de notícias
• 15.Coleta de relatórios de instituições e calendário financeiro
• 16.Eventos catalisadores impulsionados por grandes modelos

• 17.O que é um motor de backtest
• 18.Métricas de avaliação de backtest
• 19.Análise de casos: estratégia MACD, estratégia RSI, estratégia de Bandas de Bollinger
• 20.Análise de casos: estratégia de taxa de desvio, estratégia de momentum, etc.
• 21.Dúvidas após a aula
• 22.O que é TA-Lib
• 23.Limitações dos indicadores clássicos
• 24.Aprimoramento de indicadores tradicionais

• 25.Instalar o OpenClaw
• 26.Configurar ferramentas quantitativas para o OpenClaw
• 27.Como criar uma skill
• 28.Princípios centrais das regras do Turtle Trading
• 29.Estudo de caso da estratégia Turtle Trading
• 30.Reflexão e dúvidas

• 31.Estratégia quantitativa clássica de Chan Lun
• 32.Pontos de compra e venda de Chan Lun na prática e estudos de caso
• 33.Estratégia aprimorada de Chan Lun
• 34.Dúvidas após a aula
• 35.Estratégia clássica de grid trading
• 36.Seleção de ações multifatorial

• 37.Sistema de classificação de fatores
• 38.Estrutura de pesquisa quantitativa da Huatai Securities
• 39.Fundamentos de aprendizado de máquina
• 40.Casos de aplicação de aprendizado de máquina no mercado de ações
• 41.Método de cinco etapas para reprodução de artigos
• 42.Interpretação de artigos de mestrado
• 43.Análise de casos

• 44.Sistema de métricas QuantStats
• 45.Fatoração de matrizes
• 46.Aplicações de fatoração de matrizes em cenários
• 47.Análise de desempenho de trading real
• 48.O que é RAG
• 49.Embedding
• 50.Banco de dados vetorial

• 51.Método de cinco etapas da Guotai Junan
• 52.Redação de relatórios de pesquisa de investimento com IA
• 53.Estrutura DeepAgent
• 54.Obtenção de opinião pública e análise de sentimento financeiro
• 55.Análise orientada a eventos e do índice de pânico
• 56.Decisão multidimensional
• 57.Esclarecimento de dúvidas pós-aula

• 58.Negociação real com Xtquant
• 59.Prática com Nanobot
• 60.Interface de programação do Nanobot
• 61.O que é aprendizado por reforço
• 62.Do Q-learning ao DQN
• 63.Divisão inteligente de ordens

• 64.Aluno de DQN: mecanismo de rede dupla do professor
• 65.Market making de alta frequência e identificação do comportamento dos principais players
• 66.Sistema de controle de risco
• 67.Controle de risco ATR
• 68.Prática de controle de risco de eventos
• 69.Conjunto essencial de cinco componentes do Langgraph
• 70.Fluxo de trabalho da equipe de trading
• 71.Interceptação de risco e retry com circuit breaker

• 72.Cenário de reunião matinal de investimento
• 73.Seleção de ações multifatorial
• 74.Análise de rotação setorial
• 75.Fluxo de trabalho da reunião matinal de investimento
• 76.Operação em conta real
• 77.Console do CEO e Estratégia do Líder

• 78.Modelo de Atribuição BHB
• 79.Validação Progressiva
• 80.Compartilhamento de Alunos
• 81.Sistema de Trading Quantitativo

• Pacote semanal de materiais, coleção de relatórios de pesquisa do setor, gestão ativa de portfólio, investimento em fatores: métodos e práticas, leitura de demonstrações financeiras passo a passo, trading quantitativo, notas de estudo sistemático de investimento quantitativo, geração inteligente de relatórios em PDF, código do curso, aprendizado e QA de trading quantitativo com IA, uso de softwares relacionados, etc.

💡 Dica de estudo:O conteúdo do tutorial é baseado nas práticas do setor no momento da publicação; recomenda-se combiná-lo com as regras mais recentes da plataforma atual durante o estudo.