课程简介
本课程是一门融合前沿大模型技术与量化投资实战的体系化课程。课程从零开始，系统讲解如何利用GPT等大模型驱动量化投研全流程，涵盖Prompt Engineering、策略开发、回测引擎构建、绩效评估等核心模块。您将深入学习CTA策略的构成、模块化改造、入场信号设计（如趋势跟踪与突破）以及出场风控（如固定止损）等关键技能，并通过事件驱动回测实践，掌握避免未来函数、处理上下文Token限制等实战要点。课程技术栈聚焦于Python量化开发与大模型API集成，旨在帮助学员构建从AI辅助研究到自动化策略交易的完整能力体系，为从事量化金融或AI应用开发奠定坚实基础。
下载地址课程目录
01 走向架构师之路
第1–14节：课程导学、能力模型、学历与跳槽、35岁危机、Offer选择等职业发展内容。
02 基础语法与环境搭建
第15–30节：Python基础、数据结构、面向对象、环境配置、版本控制等入门知识。
03 大模型驱动的量化投研
第31–50节：大模型术语解读、投研数据准备、策略模板开发与双均线策略实现。
04 策略回测与绩效评估
第51–70节：解析事件驱动与向量化回测流程，实现绩效统计与图表绘制。
05 Prompt工程与策略迭代
第71–90节：学习编写清晰指令、结构化输出，并应用于CTA策略的循环迭代开发。
06 策略模块化与信号实现
第91–110节：详解功能模块化，实现趋势跟踪、突破等入场信号与固定止损方式。
07 参数优化与出场方式
第111–120节：探讨参数优化的必要性，对比暴力穷举、遗传算法及四种出场方式。
--- 点击展开详细目录 ---PART1
- 🎬 1-体验大模型的强大之处.mp4
- 🎬 2-大模型驱动的量化投研.mp4
- 🎬 3-课程目标与学习路线图.mp4
- 🎬 4-大模型专业术语解读.mp4
- 🎬 5-双向化的互动学习模式.mp4
- 🎬 6-量化开发环境搭建.mp4
- 🎬 7-准备投研数据服务.mp4
- 🎬 8-CTA策略靠什么赚钱.mp4
- 🎬 9-策略模板开发入门.mp4
- 🎬 10-实现经典双均线策略.mp4
- 🎬 11-时序容器ArrayManager.mp4
- 🎬 12-扩展指标计算函数.mp4
- 🎬 13-评估历史回测绩效.mp4
- 🎬 14-事件驱动回测流程解析.mp4
- 🎬 15-对比向量化回测流程.mp4
- 🎬 16-回测中的委托撮合机制.mp4
- 🎬 17-如何避免未来函数陷阱.mp4
- 🎬 18-从成交到盯市盈亏计算.mp4
- 🎬 19-扩展策略绩效统计指标.mp4
- 🎬 20-扩展绩效图表绘制技巧.mp4
PART2
- 🎬 21-许多量化初学者的梦想.mp4
- 🎬 22-尝试生成更复杂的策略.mp4
- 🎬 23-深入了解PromptEngineering.mp4
- 🎬 24-编写清晰明确的指令.mp4
- 🎬 25-如何区别指令和内容.mp4
- 🎬 26-结构化数据结果输出.mp4
- 🎬 27-给出任务的详细步骤.mp4
- 🎬 28-会话中的上下文信息.mp4
- 🎬 29-梳理上下文Token限制.mp4
- 🎬 30-提供互联网参考资料.mp4
- 🎬 31-大模型开发的循环迭代.mp4
- 🎬 32-完整CTA策略的构成.mp4
- 🎬 33-策略代码模块化改造.mp4
- 🎬 34-模块化功能函数详解.mp4
- 🎬 35-趋势跟踪类入场信号.mp4
- 🎬 36-趋势突破类入场信号.mp4
- 🎬 37-固定止损的三种实现.mp4
- 🎬 38-对比四种出场方式.mp4
- 🎬 39-参数优化的必要性.mp4
- 🎬 40-暴力穷举与遗传算法.mp4
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发表于 2026-1-1 23:17:36
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