อยากเลิกใช้วิธีเทรดหุ้นแบบManualที่ไร้ทิศทาง และอยากเชี่ยวชาญความสามารถหลักของการเทรดเชิงปริมาณอัจฉริยะใช่ไหม? GeekTime ค่ายฝึกอบรมการเทรดเชิงปริมาณด้วย AI ขอนำเสนอคอร์สเรียนแบบเป็นระบบขั้นสูง 12 สัปดาห์ ที่จะพาคุณเริ่มต้นการเทรดเชิงปริมาณด้วย AI จากศูนย์ และสร้างระบบเทรดอัตโนมัติเฉพาะตัวของคุณเอง คอร์สนี้สอนแบบค่อยเป็นค่อยไป เริ่มจากปูพื้นฐานการเงิน ตัวชี้วัดการเทรด การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานและปัจจัยทางเทคนิคให้แน่น จากนั้นสอนแบบลงมือทำจริงทั้งเครื่องมือเขียนโปรแกรม AI การเก็บข้อมูลราคาตลาดและรายงานวิจัย และการสร้างฐานข้อมูล ถอดรหัสกลยุทธ์คลาสสิกอย่าง MACD ทฤษฎีเส้นลู่ กลยุทธ์กริด กลยุทธ์เต่า และการเลือกหุ้นหลายปัจจัยอย่างละเอียด พร้อมตรวจสอบความเป็นไปได้ของกลยุทธ์ผ่านเครื่องมือ backtest ระดับมืออาชีพ ต่อยอดสู่เทคนิคขั้นสูงอย่าง RAG ฐานข้อมูลเวกเตอร์ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ฝึกปฏิบัติจริงทั้งการสร้าง AI trading agent การวิเคราะห์แบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ การบริหารความเสี่ยงในการเทรดจริง และการวิเคราะห์การหมุนเวียนของกลุ่มอุตสาหกรรม คอร์สนี้มาพร้อมซอร์สโค้ดครบชุด รายงานวิจัยอุตสาหกรรม เอกสารการเรียนรู้เฉพาะทาง และการตอบข้อซักถามหลังเรียน ครอบคลุมทั้งผู้เริ่มจากศูนย์และการยกระดับทักษะขั้นสูง เนื้อหาเน้นปฏิบัติจริงแบบจัดเต็ม ปฏิเสธทฤษฎีลอย ๆ ช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจกระบวนการเทรดเชิงปริมาณด้วย AI ครบวงจรอย่างแท้จริง และใช้เทคโนโลยีเสริมพลังการตัดสินใจลงทุน

คอร์สนี้เน้นกระบวนการวิจัยที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้และความสามารถในการนำไปใช้งานจริงในเชิงวิศวกรรม คุณจะได้เรียนรู้วิธีเชื่อมต่อข้อมูลราคาตลาด ข้อมูลการเงิน ข่าว และรายงานวิจัย เข้าสู่กรอบการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์ วิธีคัดกรองกลยุทธ์ด้วยตัวชี้วัด backtest วิธีเพิ่มคุณภาพสัญญาณด้วยแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และวิธีจัดระเบียบเวิร์กโฟลว์การวิจัยการลงทุนด้วย agent, RAG และ Langgraph หลังเรียนจบจะสามารถทำกระบวนการครบวงจรได้อย่างอิสระ ตั้งแต่การเก็บข้อมูล การสร้างปัจจัย การ backtest กลยุทธ์ การวิเคราะห์ที่มาของผลตอบแทน ไปจนถึงการบริหารความเสี่ยงและการเทรดจำลอง และยังเข้าใจรายละเอียดสำคัญของการเชื่อมต่อการเทรดจริง การแบ่งคำสั่งซื้อ การตัดวงจรพร้อมลองใหม่ และการทำงานร่วมกันบนมือถือ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเปลี่ยนผ่านสู่การเทรดเชิงปริมาณอย่างเป็นระบบ เพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยการลงทุน หรือพัฒนาเครื่องมือเทรดด้วย AI

ข้อควรทราบ: คอร์สนี้จัดทำขึ้นเพื่อการเรียนรู้เท่านั้น ไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน การลงทุนมีความเสี่ยง โปรดใช้ความระมัดระวังก่อนเข้าสู่ตลาด

• 1.รีเพลย์ไลฟ์เปิดค่าย
• 2.การเทรดเชิงปริมาณคืออะไร
• 3.ทำความรู้จักประเภทสินทรัพย์ทางการเงิน
• 4.เริ่มต้นใช้กลยุทธ์การเทรดเชิงปริมาณ
• 5.แนวคิดพื้นฐานทางการเงิน
• 6.ปัจจัยทางเทคนิค vs ปัจจัยพื้นฐาน
• 7.ตรรกะหลักของตัวชี้วัดทางเทคนิค

• 8.การเขียนโปรแกรม AI และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
• 9.คู่มือการใช้งาน QMT
• 10.การดึงข้อมูล
• 11.ตัวชี้วัดทางการเงินชี้นำการซื้อขายเชิงปริมาณอย่างไร
• 12.การสร้างฐานข้อมูล
• 13.การเก็บรวบรวมข้อมูลราคาตลาดและข้อมูลทางการเงิน
• 14.การเก็บรวบรวมข้อมูลและเหตุการณ์ข่าว
• 15.การเก็บรวบรวมรายงานวิจัยสถาบันและปฏิทินการเงิน
• 16.เหตุการณ์ตัวกระตุ้นที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลขนาดใหญ่

• 17.เครื่องมือ backtest คืออะไร
• 18.ตัวชี้วัดการประเมินผลของ backtest
• 19.การวิเคราะห์กรณีศึกษา: กลยุทธ์ MACD, กลยุทธ์ RSI, กลยุทธ์ Bollinger Bands
• 20.การวิเคราะห์กรณีศึกษา: กลยุทธ์อัตราเบี่ยงเบน, กลยุทธ์โมเมนตัม เป็นต้น
• 21.ตอบข้อสงสัยหลังเรียน
• 22.TA-Lib คืออะไร
• 23.ข้อจำกัดของอินดิเคเตอร์คลาสสิก
• 24.การเสริมประสิทธิภาพอินดิเคเตอร์แบบดั้งเดิม

• 25.ติดตั้ง OpenClaw
• 26.ตั้งค่าเครื่องมือควอนต์ให้ OpenClaw
• 27.วิธีสร้าง skill
• 28.หลักการสำคัญของกฎการซื้อขายแบบเต่า
• 29.กรณีศึกษากลยุทธ์การซื้อขายแบบเต่า
• 30.การคิดและตอบข้อสงสัย

• 31.กลยุทธ์ควอนต์แบบ Chan Theory คลาสสิก
• 32.จุดซื้อขายตาม Chan Theory ในทางปฏิบัติและกรณีศึกษา
• 33.กลยุทธ์เสริมประสิทธิภาพ Chan Theory
• 34.ตอบข้อสงสัยหลังเรียน
• 35.กลยุทธ์การซื้อขายแบบกริดคลาสสิก
• 36.การเลือกหุ้นแบบหลายปัจจัย

• 37.ระบบการจำแนกปัจจัย
• 38.กรอบการวิจัยวิศวกรรมการเงินของ Huatai Securities
• 39.พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง
• 40.กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในตลาดหุ้น
• 41.วิธีการห้าขั้นตอนในการทำซ้ำบทความวิจัย
• 42.การตีความบทความระดับปริญญาโท
• 43.การวิเคราะห์กรณีศึกษา

• 44.ระบบตัวชี้วัด QuantStats
• 45.การแยกตัวประกอบเมทริกซ์
• 46.การประยุกต์ใช้การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ในสถานการณ์จริง
• 47.การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการซื้อขายจริง
• 48.RAG คืออะไร
• 49.Embedding
• 50.ฐานข้อมูลเวกเตอร์

• 51.วิธีห้าขั้นตอนของ Guotai Junan
• 52.การเขียนรายงานวิจัยการลงทุนด้วย AI
• 53.กรอบงาน DeepAgent
• 54.การรวบรวมความคิดเห็นสาธารณะและการวิเคราะห์อารมณ์ทางการเงิน
• 55.การวิเคราะห์เหตุการณ์ขับเคลื่อนและดัชนีความตื่นตระหนก
• 56.การตัดสินใจหลายมิติ
• 57.การตอบข้อสงสัยหลังเรียน

• 58.การเทรดจริงด้วย Xtquant
• 59.การปฏิบัติจริงกับ Nanobot
• 60.อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมของ Nanobot
• 61.การเรียนรู้แบบเสริมกำลังคืออะไร
• 62.จาก Q-learning ถึง DQN
• 63.การแยกคำสั่งซื้ออัจฉริยะ

• 64.นักเรียนของ DQN: กลไกเครือข่ายคู่ของครู
• 65.การทำตลาดความถี่สูงและการระบุพฤติกรรมของรายใหญ่
• 66.ระบบควบคุมความเสี่ยง
• 67.การควบคุมความเสี่ยงด้วย ATR
• 68.การปฏิบัติจริงด้านการควบคุมความเสี่ยงจากเหตุการณ์
• 69.ชุดหลักห้าอย่างของ Langgraph
• 70.เวิร์กโฟลว์ของทีมเทรด
• 71.การสกัดกั้นความเสี่ยงและการตัดวงจรพร้อมลองใหม่

• 72.สถานการณ์การประชุมเช้าด้านการลงทุน
• 73.การเลือกหุ้นแบบหลายปัจจัย
• 74.การวิเคราะห์การหมุนเวียนของกลุ่มอุตสาหกรรม
• 75.เวิร์กโฟลว์การประชุมเช้าด้านการลงทุน
• 76.กลยุทธ์การเทรดจริง
• 77.คอนโทรลของ CEO และกลยุทธ์มังกร

• 78.โมเดลการระบุสาเหตุ BHB
• 79.การตรวจสอบแบบก้าวหน้า
• 80.การแบ่งปันของนักเรียน
• 81.ระบบการซื้อขายเชิงปริมาณ

• ไฟล์บีบอัดเอกสารรายสัปดาห์, รวมรายงานวิจัยอุตสาหกรรม, การจัดการพอร์ตการลงทุนเชิงรุก, การลงทุนแบบปัจจัย: วิธีการและปฏิบัติ, สอนอ่านงบการเงินแบบมือต่อมือ, การซื้อขายเชิงปริมาณ, บันทึกการเรียนรู้อย่างเป็นระบบของการลงทุนเชิงปริมาณ, การสร้าง PDF รายงานวิจัยอัจฉริยะ, โค้ดหลักสูตร, การเรียนรู้และ QA การซื้อขายเชิงปริมาณด้วย AI, การใช้ซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้อง เป็นต้น

💡 คำแนะนำในการเรียนรู้:เนื้อหาบทเรียนอ้างอิงจากการปฏิบัติในอุตสาหกรรม ณ เวลาที่เผยแพร่ แนะนำให้ศึกษาโดยผสานกับกฎล่าสุดของแพลตฟอร์มในปัจจุบัน