极客 AI量化交易训练营（2026）

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# 🔍 课程介绍>>> 
是一门结合 **量化交易 + AI智能体 + 自动化交易系统** 的实战型课程。  
课程目标是带领学习者从 **数据获取 → 回测策略 → AI模型 → 自动交易系统 → 量化团队协作架构**，最终搭建一套完整的 **AI量化交易系统与工作流**。

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# 课程分析

## 1. 量化交易基础

- **量化交易逻辑与生存法则**：趋势、震荡、套利、高频等交易逻辑。
    
- **金融市场基础认知**：股票、期货、ETF、期权等资产类型。
    
- **交易角色分工**：研究员、交易员、风控等。
    
- **AI团队协作模式**：从单人交易到 AI+人协作。

（学习层次：理解）

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## 2. 量化开发环境与工具

- **Python量化开发环境搭建**：Anaconda、VS Code、Git。
    
- **AI编程工具**：Cursor、Trae、Lingma。
    
- **数据接口**：QMT、XTQuant。
    
- **数据存储格式**：CSV / HDF5。

（学习层次：应用）

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## 3. 数据工程能力

- **行情数据获取**：Tushare、Baostock、YFinance、XTQuant。
    
- **数据清洗**：去噪、去极值、缺失值填充。
    
- **构建本地行情数据库**。

（学习层次：应用）

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## 4. 策略回测与评估

- **Backtrader回测框架**
    
- **策略回测流程搭建**
    
- **生成策略绩效报告**
    
- **双均线策略示例**

（学习层次：实践）

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## 5. 技术指标与交易信号

- **Talib技术指标**
    
    - SMA
        
    - MACD
        
    - RSI
        
    - ATR
        
- **指标计算与策略信号生成**

（学习层次：应用）

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## 6. AI Agent与智能体协作

- **MCP协议**
    
- **Skill能力封装**
    
- **多智能体协作交易系统**

（学习层次：应用）

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## 7. 海龟交易与趋势系统

- **海龟交易法则**
    
- **ATR仓位管理与风险控制**
    
- **历史回测验证**

（学习层次：实践）

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## 8. K线形态与缠论分析

- **K线结构识别**
    
- **缠论笔、线段、中枢**
    
- **买卖点识别**

（学习层次：理解 + 应用）

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## 9. 机器学习因子挖掘

- **因子工程**
    
- **特征工程**
    
- **二分类模型预测上涨概率**
    
- **量化选股因子构建**

（学习层次：实践）

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## 10. 情绪分析与事件驱动

- **NLP情绪识别**
    
- **市场情绪（贪婪/恐慌）**
    
- **新闻驱动交易**

（学习层次：应用）

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## 11. AI交易系统架构

- **LangGraph智能体编排**
    
- **量化团队工作流设计**
    
- **投资晨会自动生成**

（学习层次：系统设计）

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## 12. 自动交易与执行系统

- **XtQuant交易接口**
    
- **自动下单**
    
- **订单管理**
    
- **交易流程自动化**

（学习层次：实践）

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## 13. 强化学习与高频交易

- **Qlib工具**
    
- **强化学习交易策略**
    
- **高频执行策略**

（学习层次：进阶）

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## 14. 风控系统设计

- **资金上限**
    
- **单日最大回撤**
    
- **黑名单机制**
    
- **交易风控规则**

（学习层次：系统设计）

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## 15. 量化系统产品化

- **自动交易闭环**
    
- **Streamlit可视化控制台**
    
- **策略监控与展示**

（学习层次：工程实践）

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## 16. 策略优化与系统迭代

- **交易复盘**
    
- **参数优化**
    
- **策略进化**

（学习层次：实践）

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# 适合人群

## 适合

- **Python程序员**（希望进入量化领域）
    
- **量化交易初学者**
    
- **AI工程师**
    
- **金融从业者**
    
- **想做自动化交易的人**

（依据：课程包含Python环境、回测框架、机器学习）

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## 可能的先修要求

（为合理推断）

- 基础Python编程
    
- 基础金融概念
    
- 基本机器学习理解

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