极客时间AI量化交易训练营｜12周全阶实战，解锁AI智能量化交易新玩法

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本课收录于「副业·创业变现」，共 142 讲，发布于 2026-09-21。按章节内容，「AI量化交易训练营-6.技术指标的核心逻」等 22 讲给了可落地的方法，建议优先安排。本资源为会员资源，开通会员即可获取。

课程目录CATALOG · 逐章标注

01第一周可用

·可用

·AI量化交易训练营-2.金融品种认知可用

·AI量化交易训练营-3.初步上手量化策略可用

·AI量化交易训练营-4.金融基础概念可用

·AI量化交易训练营-5.技术面vs基本面可用

·AI量化交易训练营-6.技术指标的核心逻辑核心

·资料(1可用

02第二周可用

·AI量化交易训练营-1.AI编程及对应工具可用

·AI量化交易训练营-2.QMT操作说明可用

·AI量化交易训练营-3.数据获取核心

·可用

·AI量化交易训练营-6.行情和财务数据采集核心

·AI量化交易训练营-7.宏观经济数据和新闻事件采集核心

·AI量化交易训练营-8.机构研报和财经日历采集可用

·AI量化交易训练营-9.大模型驱动的催化剂事件核心

·资料(1可用

·资料可用

03第三周可用

·AI量化交易训练营-1.什么是回测引擎可用

·AI量化交易训练营-2.回测的评估指标可用

·AI量化交易训练营-3.案例分析：MACD策略、RSI策略、布林带策略核心

·AI量化交易训练营-4.案例分析：乖离率策略、动量策略等核心

·AI量化交易训练营-5.课后答疑可用

·AI量化交易训练营-6.什么是TA-Lib-20260304可用

·AI量化交易训练营-7.经典指标的局限性-20260304可用

·AI量化交易训练营-8.传统指标增强-20260304可用

·资料2可用

·资料可用

04第四周可用

·AI量化交易训练营-1.安装OpenClaw可用

·AI量化交易训练营-2.给OpenClaw配置量化工具可用

·AI量化交易训练营-3.如何制作一个skill-20260307可用

·AI量化交易训练营-4.海龟交易法则核心原理2026-03-12 17_51核心

·AI量化交易训练营-5.海龟交易策略案例2026-03-12 18_56核心

·AI量化交易训练营-6.思考与答疑2026-03-12 19_55可用

·资料2可用

·资料可用

05第五周可用

·AI量化交易训练营-1.经典缠论量化策略可用

·AI量化交易训练营-2.缠论买卖点实战及案例核心

·AI量化交易训练营-3.缠论增强策略可用

·AI量化交易训练营-4.课后答疑可用

·AI量化交易训练营-5.经典网格交易策略可用

·AI量化交易训练营-6.多因子选股可用

·资料2可用

·资料可用

06第六周可用

·AI量化交易训练营-1.因子分类体系可用

·AI量化交易训练营-2.华泰证券金工研究框架可用

·可用

·AI量化交易训练营-4.机器学习在股票市场的应用案例核心

·AI量化交易训练营-5.论文复现五步法可用

·AI量化交易训练营-6.master论文解读可用

·AI量化交易训练营-7.案例分析核心

·资料2可用

·资料可用

07第七周可用

·AI量化交易训练营-1.QuantStats指标体系可用

·AI量化交易训练营-2.矩阵分解核心

·AI量化交易训练营-3.矩阵分解的场景应用核心

·AI量化交易训练营-4.实盘交易绩效分析可用

·AI量化交易训练营-5.什么是RAG-20260401 2026-04-09 09_10可用

·AI量化交易训练营-6.Embedding-20260401 2026-04-09 07_34可用

·AI量化交易训练营-7.向量数据库-20260401 2026-04-09 09_29核心

·资料可用

·资料库2可用

08第八周可用

·AI量化交易训练营-1.国泰君安五步法可用

·AI量化交易训练营-2.撰写AI投研报告可用

·AI量化交易训练营-3.DeepAgent框架可用

·AI量化交易训练营-5.舆情获取和金融情感分析可用

·AI量化交易训练营-6.事件驱动和恐慌指数分析可用

·AI量化交易训练营-7.多维决策可用

·AI量化交易训练营-课后答疑可用

·智能研报生成可用

·笔记20260404.txt可用

·课程代码-20260404可用

·资料可用

09第九周可用

·AI量化交易训练营-1.Xtquant实盘-20260411 2026-05-13 11_22可用

·AI量化交易训练营-2.Nanobot实战-20260411 2026-05-13 12_19可用

·AI量化交易训练营-3.Nanobot编程接口-20260411 2026-05-13 13_48可用

·AI量化交易训练营-4.什么是强化学习可用

·AI量化交易训练营-5.从Q-learning到DQN可用

·AI量化交易训练营-6.智能拆单可用

·资料2可用

·资料可用

10第十周可用

·AI量化交易训练营-1.DQN的学生：老师双网络机制可用

·AI量化交易训练营-2.高频做市与主力行为识别可用

·AI量化交易训练营-3.风控体系可用

·AI量化交易训练营-4.ATR风控可用

·AI量化交易训练营-5.事件风控实战可用

·AI量化交易训练营-6.Langgraph核心五件套核心

·AI量化交易训练营-7.交易团队工作流可用

·AI量化交易训练营-8.风控拦截与熔断重试可用

·资料2可用

·资料可用

11第十一周可用

·AI量化交易训练营-1.投zi晨会场景可用

·AI量化交易训练营-2.多因子选股可用

·AI量化交易训练营-3.板块轮动分析可用

·AI量化交易训练营-4.投zi晨会工作流可用

·AI量化交易训练营-5.实盘作战可用

·AI量化交易训练营-6.CEO控制台与龙头战法可用

·资料可用

12第十二周可用

·AI量化交易训练营-1.BHB归因模型2026-05-12 22_52核心

·AI量化交易训练营-2.前进式验证2026-05-13 07_23可用

·AI量化交易训练营-3.学员分享2026-05-14 17_57可用

·AI量化交易训练营-4.量化交易系统2026-05-14 18_54可用

·资料2可用

·资料可用

·20250409-长江证券-多因子选股（二十）：因子投zi新时代可用

·20250716-华泰证券-上半年债券ETF成吸金主力品种——ETF智投系列研究之十二可用

·20250827-方正证券-多因子选股系列研究之二十三：个股日内成交量分布特征与日内流动性弹性刻画核心

·20251103-中银国际-资产配置研究系列（七）：全球资产配置实战模型V2.0核心

·20251103-招商证券-市场风格轮动系列：如何从赔率和胜率看大小盘可用

·20251104-光大证券-量化资产配置系列之一：基于收益率曲线的国债久期轮动策略可用

·20251104-华泰证券-金工深度研究：国内固收+产品的分类、特征和展望可用

·20251111-兴业证券-港股多因子择时策略初探可用

·20251113-东北证券-因子选股系列之十三：财务附注经营结构因子可用

·20251114-华福证券-金融工程专题：基于LSTM神经网络的择时融合多因子选股策略可用

·20251115-招商证券-如何找到下一个高增长机会可用

·20251118-兴业证券-高频系列十一——流动性因子全解析：选股，择时与多策略可用

·20251121-招商证券-基本面量化系列研究之四：企业盈利能力评价指标的演进与优化可用

·20251121-长江证券-宏观预期视角下的轮动信息可用

·20251126-国盛证券-量化专题报告：“量价淘金”选股因子系列研究（十五），高低位放量事件簇，正负向信号的有机结合可用

·20251204-华泰证券-金工深度研究：大模型+强化学习因子挖掘核心

·20251216-华泰证券-金工深度研究：PortfolioNet 2.0，如何兼取风格收益与Pure Alpha可用

·主动投zi组合管理+创造高收益并控制风险的量化投zi方法（原书第2版可用

·因子投zi：方法与实践(因子投zi中文版首著)(博文视点出品)(石川刘洋溢连祥斌可用

·基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践-黄益聪核心

·手把手教你读财报2021(新准则升级版可用

·可用

·量化投zi系统化学习笔记可用

·AI量化交易训练营-开营直播回放核心

·AI量化交易学习与QA可用

·使用相关软件可用

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极客时间AI量化交易训练营｜12周全阶实战，解锁AI智能量化交易新玩法

课程介绍

想告别传统人工炒股的盲目操作，掌握智能量化交易核心能力？极客时间AI量化交易训练营，推出12周系统化进阶课程，带你从零入门AI量化交易，搭建专属自动化交易体系。课程循序渐进授课，从金融基础、交易指标、基本面与技术面分析筑牢根基，再手把手教学AI编程工具、行情研报数据采集、数据库搭建等实操技能。深度拆解MACD、缠论、网格、海龟交易、多因子选股等经典策略，通过专业回测引擎验证策略可行性。进阶解锁RAG向量数据库、机器学习、强化学习等高阶技术，实战演练AI交易智能体搭建、事件驱动分析、实盘风控、板块轮动研判等核心内容。课程配套全套源码、行业研报、专属学习资料及课后答疑，兼顾零基础入门与高阶能力提升。全程干货实战、拒绝空泛理论，帮学习者彻底吃透AI量化交易全链路，用科技赋能投zi决策。

（温馨提示：课程仅作知识学习，不构成投zi建议，投zi有风险，入市需谨慎）

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