هل ترغب في وداع العمليات العشوائية لتداول الأسهم اليدوي التقليدي وإتقان القدرات الأساسية للتداول الكمي الذكي؟ يقدم معسكر تدريب التداول الكمي بالذكاء الاصطناعي من Geek Time دورة منهجية متقدمة لمدة 12 أسبوعًا، تأخذك من الصفر إلى التداول الكمي بالذكاء الاصطناعي وبناء نظام تداول آلي خاص بك. تُقدَّم الدورة تدريجيًا، بدءًا من الأساسيات المالية ومؤشرات التداول والتحليل الأساسي والفني لبناء قاعدة متينة، ثم تعليم عملي لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي وجمع بيانات تقارير السوق وقواعد البيانات. يتم تفكيك الاستراتيجيات الكلاسيكية مثل MACD وChan Theory والشبكة وسلاحف التداول واختيار الأسهم متعددة العوامل، والتحقق من جدواها عبر محرك اختبار خلفي احترافي. في المستوى المتقدم، يتم فتح تقنيات مثل قواعد بيانات RAG المتجهة والتعلم الآلي والتعلم المعزز، مع تدريب عملي على بناء وكلاء التداول بالذكاء الاصطناعي وتحليل الأحداث المدفوعة وإدارة المخاطر الحية وتحليل دوران القطاعات. ترافق الدورة مجموعة كاملة من الشيفرة المصدرية وتقارير الأبحاث القطاعية ومواد تعليمية مخصصة وإجابات بعد الدروس، وتناسب المبتدئين من الصفر والمتقدمين على حد سواء. محتوى عملي بالكامل ورفض للنظريات المجردة، لمساعدة المتعلمين على استيعاب السلسلة الكاملة للتداول الكمي بالذكاء الاصطناعي وتمكين قرارات الاستثمار بالتقنية.

تركز الدورة على عمليات بحث قابلة لإعادة الاستخدام وقدرات تنفيذ هندسية. ستتعلم كيفية ربط بيانات السوق والمالية والأخبار وتقارير الأبحاث في إطار تحليلي موحد، وكيفية تصفية الاستراتيجيات باستخدام مؤشرات الاختبار الخلفي، وكيفية تحسين جودة الإشارات عبر التعلم الآلي والتعلم المعزز، وكيفية تنظيم سير عمل البحث الاستثماري باستخدام الوكلاء وRAG وLanggraph. بعد التعلم، ستكون قادرًا على إكمال السلسلة الكاملة من جمع البيانات وبناء العوامل والاختبار الخلفي للاستراتيجيات وتحليل الأداء إلى إدارة المخاطر والتداول التجريبي بشكل مستقل، وفهم التفاصيل الرئيسية للتداول الحي وتقسيم الأوامر وإعادة المحاولة عند الانقطاع والتنسيق عبر الأجهزة المحمولة. مناسبة للمتعلمين الذين يرغبون في التحول المنهجي إلى التداول الكمي أو تحسين كفاءة البحث الاستثماري أو تطوير أدوات التداول بالذكاء الاصطناعي.

تنبيه: الدورة لأغراض التعلم المعرفي فقط ولا تشكل نصيحة استثمارية. الاستثمار ينطوي على مخاطر، فتوخَّ الحذر عند الدخول إلى السوق.

• 1.إعادة بث الافتتاح المباشر
• 2.ما هو التداول الكمي
• 3.التعرف على الأدوات المالية
• 4.البدء الأولي في استراتيجيات التداول الكمي
• 5.المفاهيم المالية الأساسية
• 6.التحليل الفني مقابل التحليل الأساسي
• 7.المنطق الأساسي للمؤشرات الفنية

• 8.البرمجة بالذكاء الاصطناعي والأدوات المقابلة
• 9.تعليمات تشغيل QMT
• 10.الحصول على البيانات
• 11.كيف توجه المؤشرات المالية التداول الكمي
• 12.بناء قاعدة البيانات
• 13.جمع بيانات السوق والبيانات المالية
• 14.جمع بيانات الاقتصاد الكلي والأحداث الإخبارية
• 15.جمع تقارير البحوث المؤسسية والتقويم المالي
• 16.أحداث المحفزات المدفوعة بالنماذج الكبيرة

• 17.ما هو محرك الاختبار الخلفي
• 18.مؤشرات تقييم الاختبار الخلفي
• 19.تحليل الحالات: استراتيجية MACD، استراتيجية RSI، استراتيجية نطاقات بولينجر
• 20.تحليل الحالات: استراتيجية معدل الانحراف، استراتيجية الزخم، إلخ
• 21.الأسئلة والأجوبة بعد الدرس
• 22.ما هو TA-Lib
• 23.قيود المؤشرات الكلاسيكية
• 24.تعزيز المؤشرات التقليدية

• 25.تثبيت OpenClaw
• 26.تكوين أدوات القياس الكمي لـ OpenClaw
• 27.كيفية إنشاء skill
• 28.المبادئ الأساسية لقواعد تداول السلاحف
• 29.حالة استراتيجية تداول السلاحف
• 30.التفكير والأسئلة والأجوبة

• 31.استراتيجية تشان الكمية الكلاسيكية
• 32.نقاط البيع والشراء في نظرية تشان التطبيقية والحالات
• 33.استراتيجية تعزيز نظرية تشان
• 34.الأسئلة والأجوبة بعد الدرس
• 35.استراتيجية تداول الشبكة الكلاسيكية
• 36.اختيار الأسهم متعددة العوامل

• 37.نظام تصنيف العوامل
• 38.إطار بحوث الهندسة المالية لشركة Huatai Securities
• 39.أساسيات التعلم الآلي
• 40.حالات تطبيق التعلم الآلي في سوق الأسهم
• 41.طريقة الخطوات الخمس لتكرار الأوراق البحثية
• 42.تفسير أطروحة الماجستير
• 43.تحليل الحالات

• 44.نظام مؤشرات QuantStats
• 45.تحليل المصفوفات
• 46.تطبيقات تحليل المصفوفات في السيناريوهات العملية
• 47.تحليل أداء التداول الفعلي
• 48.ما هو RAG
• 49.التضمين
• 50.قاعدة بيانات المتجهات

• 51.طريقة الخطوات الخمس من Guotai Junan
• 52.كتابة تقرير البحث الاستثماري بالذكاء الاصطناعي
• 53.إطار DeepAgent
• 54.الحصول على الرأي العام وتحليل المشاعر المالية
• 55.الدفع بالأحداث وتحليل مؤشر الذعر
• 56.اتخاذ القرار متعدد الأبعاد
• 57.الأسئلة والأجوبة بعد الدرس

• 58.التداول الحقيقي باستخدام Xtquant
• 59.التطبيق العملي لـ Nanobot
• 60.واجهة برمجة Nanobot
• 61.ما هو التعلم المعزز
• 62.من Q-learning إلى DQN
• 63.تفكيك الأوامر الذكي

• 64.طالب DQN: آلية الشبكة المزدوجة للمعلم
• 65.صناعة السوق عالية التردد والتعرف على سلوك اللاعبين الرئيسيين
• 66.نظام إدارة المخاطر
• 67.إدارة المخاطر بـ ATR
• 68.تطبيق عملي لإدارة مخاطر الأحداث
• 69.مجموعة Langgraph الأساسية الخماسية
• 70.سير عمل فريق التداول
• 71.اعتراض المخاطر وإعادة المحاولة بعد قطع الدائرة

• 72.سيناريو اجتماع الاستثمار الصباحي
• 73.اختيار الأسهم متعددة العوامل
• 74.تحليل دوران القطاعات
• 75.سير عمل اجتماع الاستثمار الصباحي
• 76.المعارك الفعلية
• 77.لوحة تحكم الرئيس التنفيذي واستراتيجية الزعيم

• 78.نموذج الإسناد BHB
• 79.التحقق التدريجي
• 80.مشاركة الطلاب
• 81.نظام التداول الكمي

• حزمة المواد الأسبوعية المضغوطة، مجموعة تقارير الأبحاث القطاعية، إدارة المحافظ الاستثمارية النشطة، الاستثمار بالعوامل: الأساليب والتطبيقات، تعلم قراءة التقارير المالية خطوة بخطوة، التداول الكمي، ملاحظات التعلم المنهجي للاستثمار الكمي، توليد تقارير الأبحاث الذكية بصيغة PDF، أكواد الدورة، تعلم التداول الكمي بالذكاء الاصطناعي والأسئلة والأجوبة، استخدام البرامج ذات الصلة، إلخ.

💡 نصيحة تعليمية:محتوى الدورة التدريبية مبني على الممارسات الصناعية وقت النشر، ويُنصح بالجمع بين أحدث قواعد المنصة الحالية أثناء التعلم.