极客 AI投资实战营（2026）

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# 🔍 课程介绍>>> 
是一套面向普通投资者的系统化 AI 投资实战课程。课程从投资基础、主流资产与 Beta 配置起步，逐步进入 AI 投研选股、宏观事件推演、投资大师 Agent、多 Agent 协作与策略回测，核心训练是借助 HuluVest 把投资想法转化为可分析、可验证、可回测、可复盘的个人投资体系。

## 知识与能力图谱

课程整体路径非常清晰：

**投资认知 → Beta 底仓 → Alpha 投研 → 宏观与事件判断 → Agent 投资系统 → 策略验证与综合投资框架**

|部分|课次|核心知识与能力|主要训练|典型产出|
|---|---|---|---|---|
|投资基础与主流资产认知|第0课|建立“正确投资框架 + AI 放大研究能力”的认知，理解 AI 不替代投资逻辑|用 HuluVest 完成互联网公司选股流程|完整 AI 选股实践|
||第1课|区分 Alpha 与 Beta，理解市场上涨、公司成长、估值、分红、趋势、情绪等收益来源|比较 Beta、Alpha 价值、机会与技术优势案例|个人投资策略组合报告|
||第2课|收益率、年化收益、累计收益、波动率、最大回撤、夏普比率、PE/PB/PS、股息率、相关性与分散化|对黄金与 Google 获取并比较核心指标|核心投资指标分析能力|
||第3课|黄金的避险属性、价格驱动因素、参与方式与资产配置作用|根据宏观环境设计黄金策略|黄金投资策略建议报告|
||第4课|存款、货币基金、短债、中长期债券、国债、信用债的收益与风险差异|筛选适合自己的债券类基金|固定收益资产选择指南|
||第5课|A股、美股、港股在制度、投资者结构、行业、估值、流动性上的差异|拉取三地市场20年趋势和关键指标|A股宏观投资策略报告|
||第6课|房地产的居住与高杠杆资产双重属性，自住与投资房决策逻辑|分析房价、租金、人口、利率、供需趋势|家庭房地产决策报告|
|通过投资组合赚取稳定 Beta 收益|第7课|分散化、相关性与经典组合；60/40、永久组合、史文森组合、黄金 Butterfly、全天候组合|回测纯股票、ETF及多种经典组合|经典投资组合回测与配置分析报告|
||第8课|根据目标、风险、资金期限与现金流确定资产比例，区分主动基金与指数基金|生成多个候选组合，为各资产筛选 ETF 或基金|个性化“指数基金”|
||第9课|一次性买入、定投、定期再平衡、阈值再平衡、动态再平衡|对个人组合进行多策略回测|个人组合策略回测与执行方案|
||第10课|将资金划分为防守、主力、进攻、奇袭四类，设置仓位上限、风险预算与退出规则|绘制个人资金作战地图|个人投资统帅制与资金作战方案|
|AI 投研与选股|第11课|长期价值、中期财务、短期定价三层股票研究框架|给单家公司建立研究档案|公司投研档案模板|
||第12课|产业链、竞争格局、利润分配、增长空间、周期风险；拆解国内 AI 产业链|生成 AI 产业链投资地图并筛选股票、ETF、基金|国内 AI 产业链投资地图|
||第13课|从产业趋势、公司能力、增长、利润率、竞争优势、估值等维度寻找潜在成长股|六维度筛选潜在成长股|潜在10倍成长股筛选表|
||第14课|小米、腾讯、阿里巴巴等平台型公司的基本面分析方法|从成长性、盈利质量、竞争优势、估值、风险比较公司|互联网巨头基本面评分表|
||第15课|成熟龙头、红利股、成长股的收益逻辑差异|从现金流、估值、行业地位与风险分析成熟龙头|成熟龙头与红利股分析清单|
||第16课|将基本面、估值、价格趋势和市场情绪结合，判断短期定价|分析热门股票并给出观察、等待、分批买入或回避建议|短期定价与市场情绪分析报告|
|终局思维、宏观事件与市场反应链|第17课|美联储议息、非农、地缘冲突如何影响利率、通胀、增长、风险偏好和资金流向|对一次宏观事件进行资产影响推演|宏观事件市场影响分析报告|
||第18课|从疫情案例理解事件冲击、政策反应、用户行为、行业格局、公司基本面与估值重估|复盘疫情期间航空股表现|疫情期间航空股趋势与重大事件相关性报告|
||第19课|基准、乐观、悲观、极端情景推演；建立事件跟踪指标|推演 AI 未来发展事件对腾讯股价的影响|AI发展对腾讯股价影响推演报告|
||第20课|从行业终局、技术终局、需求终局思考长期投资价值|以商业航天和 SpaceX 为例进行终局分析|SpaceX终局思维研究报告|
|打造投资大师 Agent 全明星阵容|第21课|巴菲特、利弗莫尔、达利欧、段永平的价值、趋势、宏观配置与长期主义框架|拆解经典案例，提取原则、流程与风控|投资大师风格对比图谱|
||第22课|知识库、Prompt、Skill、Agent 的关系；将大师方法转化为分析框架|构建巴菲特 Agent 并分析上市公司|巴菲特 Agent 分析模板|
||第23课|构建基本面、财报、估值、行业、ETF、宏观、回测、风险审查等 Skill；多 Agent 协作|建个人 Skill 与 Agent 库，让多个 Agent 辩论同一股票|个人投资 Skill 与 Agent 库|
||第24课|将 Agent 观点转为可测试规则，进行回测、模拟盘、失败案例分析|对投资大师 Agent 进行历史回测和模拟盘评价|投资大师 Agent 回测与实盘验证报告|
|AI 投资框架与热门投资话题分析|第25课|Beta 做底仓、Alpha 做进攻；“核心+卫星”组合结构|生成核心仓、卫星仓、资产配置、观察池、风险规则|个人 AI 投资框架总图|
||第26课|把投资想法转化为假设、标的范围、买卖条件、仓位、再平衡和风控规则|将 ETF 趋势、行业轮动、红利等想法转成策略并初步回测|可回测投资策略设计报告|
||第27课|高股息收益来源与股息率、分红稳定性、现金流、负债、周期等判断指标|对中国神华、招商银行、长江电力进行比较|高股息股票能否躺平分析报告|
||第28课|房地产收益来源、杠杆、流动性、城市分化与替代投资方案|分析家庭房产占比、房贷、租金回报和替代方案|家庭房地产资产分析报告|
||第29课|止盈止损的投资纪律、不同策略的退出条件及技术分析边界|结合历史走势、基本面、估值与技术信号判断下跌性质|止盈止损与技术分析决策模板|
||第30课|将投资想法转化为可执行、可回测、可重复规则；理解低中频量化策略|从0到1构建 ETF 趋势或行业轮动策略|量化投资副业可行性分析报告|

### 课程真正训练的五层能力

这套课程并不是把30多个投资话题简单并列，而是在反复训练五层能力：

**第一层：看懂资产。**  
股票、债券、黄金、房地产、ETF、基金等不同资产分别赚什么钱、承担什么风险。

**第二层：构建组合。**  
从单一资产进入 Beta、分散化、经典组合、再平衡和“核心+卫星”框架。

**第三层：寻找 Alpha。**  
通过公司价值、财务、行业、成长、红利、估值、趋势与市场情绪寻找主动机会。

**第四层：解释变化。**  
把宏观事件、行业事件拆成“事件 → 变量 → 预期 → 资产 → 行业 → 公司”的反应链，并进一步进入终局思维。

**第五层：把判断系统化。**  
通过 Skill、Agent、多 Agent、投资委员会、回测、模拟盘和复盘，把个人投资观点变成可重复执行的规则。

## 深度亮点剖析

**AI 被放在“投资框架之后”。**  
第0课就明确：AI 对已有正确投资方法的人是能力放大器，而不是替代投资逻辑，因此课程先搭框架，再使用 AI。

**实战密度很高。**  
绝大多数课次都配置 HuluVest 实战任务，并形成报告、模板、图谱、清单、组合或策略，不停留在概念介绍。

**从“AI分析”进一步走到“AI投资系统”。**  
后半段引入知识库、Prompt、Skill、Agent、多 Agent 协作和投资委员会，目标是形成可复用的个人投研工作台。

**验证机制贯穿后半程。**  
课程反复要求把观点转为规则，再做历史回测、模拟盘、小资金验证和持续复盘，并专门讨论过拟合、未来函数、数据偏差、交易成本等失败风险。

**兼顾 Beta 防守与 Alpha 进攻。**  
既训练长期配置、分散化、再平衡和防守资金，也训练成长股、行业、宏观事件、趋势和主动选股，最终汇总为“核心+卫星”结构。

## 行业/专业背景溯源

|课程术语|在本课程中的含义|
|---|---|
|Alpha / Beta|Beta 主要来自市场增长、资产配置、长期持有、分散化和再平衡；Alpha 则来自选股、行业研究、事件判断、估值偏差、趋势识别等主动能力|
|HuluVest|贯穿全课程的 AI 投资实战工具，用于获取指标、分析资产、筛选标的、生成组合、构建 Agent、回测与形成研究报告|
|Skill|可复用的投资分析任务模块，例如基本面分析、估值、行业研究、ETF筛选、回测、风险审查等|
|Agent|在特定投资框架下调用数据和 Skill 完成分析的角色，例如巴菲特 Agent、利弗莫尔 Agent、达利欧 Agent、段永平 Agent|
|多 Agent 协作|不同投资视角分别发表观点，再由类似“投资委员会”的机制形成综合结论，用于减少单一视角盲区|
|回测|把投资判断转化为明确规则，在历史数据中生成信号、模拟买卖、计算指标并分析失败案例|
|最大回撤 / 夏普比率|课程用于同时评价组合收益与风险的重要指标，并与年化收益、波动率、最差年份、恢复时间等共同使用|
|核心+卫星|核心仓负责长期稳定增长，卫星仓参与股票、行业、主题和事件机会，是第25课整合前面内容的组合框架|

## 课程定位判别

**这是一套从投资基础起步、最终进入 AI 投研系统与策略验证的“进阶型综合实战课”。**

课程前六课从 Alpha/Beta、投资指标和主流资产开始，因此并没有把学习门槛建立在已有专业投资训练之上；但中后段会进入财务分析、行业研究、宏观推演、Agent、多 Agent、回测、策略规则和量化，所以深度明显超过单纯入门课。课程没有把重点放在考试或证书，而是持续要求形成组合、报告、模板、Agent 和可回测策略，实践导向很强。

## 适合什么人看

- **投资知识比较零散的普通投资者**：希望从“会买资产”升级到理解收益来源、风险、组合与投资框架。
- **已经在买股票、ETF、基金或配置房地产的人**：希望补上资产配置、回撤控制、再平衡和复盘体系。
- **希望用 AI 做投资研究的人**：不仅想让 AI 回答问题，而是希望建立 Skill、Agent、多 Agent 和可复核投研流程。
- **希望提升主动研究能力的人**：重点覆盖公司、行业、成长股、红利股、宏观事件、估值和市场情绪。
- **希望把投资想法做成规则的人**：课程后段专门训练回测、模拟盘、风控、策略验证以及低中频量化思路。

## 一句话看懂这门课

它真正想教的不是“让 AI 帮你挑几只股票”，而是：

**先建立投资逻辑，再让 AI 帮你研究；先形成观点，再把观点变成规则；最后通过回测、模拟和复盘判断这个投资方法到底靠不靠谱。**

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