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课程介绍
本课程属于机器学习研修系列，聚焦大模型在量化投研中的应用。课程内容系统覆盖从投研数据准备、量化策略开发、回测流程解析到策略优化和实盘模拟操作。通过深入讲解双均线策略、CTA策略、趋势跟踪与突破信号、固定止损与参数优化方法，结合事件驱动回测、向量化回测与模块化策略代码改造，帮助学员掌握大模型驱动量化投资的全流程实践。同时，课程还涵盖PromptEngineering与结构化数据处理，使学员能够利用AI模型高效生成交易策略、优化投资决策，实现量化投研智能化升级。

课程目录

├─1-体验大模型的强大之处.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
├─2-大模型驱动的量化投研.mp4
├─20-扩展绩效图表绘制技巧.mp4
├─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
├─3-课程目标与学习路线图.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
├─4-大模型专业术语解读.mp4
├─40-暴力穷举与遗传算法.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