课程概述
慕课网-程序员AI量化理财体系课（前15周）是一套全面而深入的量化理财课程，旨在帮助学员掌握AI量化理财的核心技能。课程内容丰富，从技术基础到实际应用，涵盖了多个关键领域。
课程亮点
- 技术基石：Python核心库与AI开发入门，包括数据科学核心栈与股票预测实践。
- 金融通识：宏观周期、微观博弈与数据基石，涵盖金融数据获取、清洗与可视化实战。
- 量化内核：策略数学模型与核心因子计算，包括基本面指标和价值投资的量化方法。
- 稳健投资：基金量化分析，包括选基策略与智能定投回测。
- 核心系统：股票量化回测引擎，从脚本到工业级框架，以及AI驱动的全栈开发实践。
- AI实战：量化交易系统集成，涉及量化系统架构设计与核心功能开发。
适用场景
本课程适合以下人群：
- 对量化投资和AI技术感兴趣的程序员。
- 希望进入金融科技领域的专业人士。
- 对股票、基金等金融产品有兴趣，并希望通过量化方法进行投资。
📂 资源目录
📁 【阶段2：【金融通识】宏观周期、微观博弈与数据基石】第6周 股票与基金投资实战入门
📁 6-1 证券投资分析：股票与基金入门
6-1-6 定投不同板块的基金，对比长期投资效果.docx [199.4 KB]
6-1-1 如何交易股票：沪深交易所、流程与规则.mp4 [52.3 MB]
6-1-5 基金的赚钱逻辑：基金经理、行业板块、盈利能力.mp4 [414.5 MB]
6-1-3 作业：按投资框架筛选、分析和持有一只股票.docx [339.4 KB]
6-1-7 如何匹配自己的风险偏好与投资标的.mp4 [43.6 MB]
6-1-4 如何交易基金：流程、规则、手续费与实操.mp4 [181.5 MB]
6-1-2 交易实操：东方财富App股票交易界面.mp4 [47.1 MB]
6-1-8 作业：评估风险承受等级，并规划资产配置.docx [204.4 KB]
【阶段2：【金融通识】宏观周期、微观博弈与数据基石】第6周 股票与基金投资实战入门必看.zip [1.8 MB]
📁 【阶段3：【量化内核】策略数学模型与核心因子计算】第7周 量化交易系统设计与策略绩效评估
📁 7-1 量化交易入门速通与系统设计
7-1-4 作业：复盘并分析你的投资策略之路.docx [281.9 KB]
7-1-1 量化交易流程：数据获取、策略研究、回测与实盘.mp4 [30.4 MB]
7-1-2 实操：使用Cursor+AI设计量化系统Demo.mp4 [151.7 MB]
7-1-3 四大量化策略：基本面、技术面、统计套利、AI驱动.mp4 [38.8 MB]
📁 7-2 如何判断策略的好坏：核心评估指标
7-2-3 风险类指标：波动率、最大回撤.mp4 [38.0 MB]
7-2-5 赚钱能力指标：Sharpe、Calmar、Sortino.mp4 [48.2 MB]
7-2-7 作业：基于练习模板，实现策略评估指标的计算.docx [77.6 KB]
7-2-1 收益类指标：累计收益、年化收益、超额收益.mp4 [31.2 MB]
7-2-4 实操：Python计算风险类指标.mp4 [181.4 MB]
7-2-2 实操：Python计算收益类指标.mp4 [136.1 MB]
7-2-6 实操：Python计算收益风险比指标.mp4 [71.7 MB]
【阶段3：【量化内核】策略数学模型与核心因子计算】第7周 量化交易系统设计与策略绩效评估文档.zip [1.8 MB]
📁 【阶段1：【技术基石】Python核心库与AI开发入门】第3周 DeepSeek LLM开发与API集成
📁 3-1 LLM极速开发指南：玩转DeepSeek
3-1 LLM极速开发指南：玩转DeepSeek说明.zip [1.8 MB]
3-1-4 API结对编程：DeepSeek+GPT实现财报分析.mp4 [211.3 MB]
3-1-2 作业：使用LMArena测评对比2个大模型.docx [181.3 KB]
3-1-3 DeepSeek文档解读，与API实操Demo.mp4 [132.7 MB]
3-1-1 大模型测评：Gemini、GPT、Claude、DeepSeek.mp4 [216.3 MB]
3-1-5 作业：调用 DeepSeek API 生成财务建议.txt [322.0 B]
📁 【阶段5：【稳健投资】基金量化分析：选基策略与智能定投回测】第13周 基金投资入门：指数基金配置与选基策略
📁 13-1 基金投资入门与指数详解
13-1 基金投资入门与指数详解说明.zip [1.8 MB]
13-1-4 指数基金详解：恒生、标普、纳斯达克、MSCI.mp4 [37.7 MB]
13-1-5 实操：全球估值近30年收益走势图.mp4 [181.0 MB]
13-1-1 基金的类型及其特点：标的、风险、市场.mp4 [35.8 MB]
13-1-6 调研全球指数基金，思考你的配置比例.docx [56.3 KB]
13-1-3 实操：A股指数近15年收益走势图.mp4 [207.9 MB]
13-1-2 指数基金详解：上证、深证、沪深、中证、科创.mp4 [93.2 MB]
📁 13-2 如何筛选优质基金
13-2-3 天天基金筛选器：整体框架与工具（下）.mp4 [231.8 MB]
13-2-4 实操：制定基金投资目标与计划.mp4 [32.6 MB]
13-2-1 如何根据你的风险偏好筛选基金.mp4 [16.3 MB]
13-2-2 天天基金筛选器：整体框架与工具（上）.mp4 [539.0 MB]
13-2-5 设计你的长期基金投资目标与路径.docx [187.0 KB]
📁 【阶段5：【稳健投资】基金量化分析：选基策略与智能定投回测】第14周 基金数据获取与投资策略量化分析
📁 14-2 基金投资策略与量化分析
14-2-3 定投策略：不同经济周期下的收益表现（中）.mp4 [235.9 MB]
14-2-1 有哪些常见的基金投资策略.mp4 [66.7 MB]
14-2-7 智能定投：如何平衡资金预算与收益提升（上）.mp4 [191.2 MB]
14-2-5 波动策略：远超定投策略收益的核心逻辑（上）.mp4 [68.6 MB]
14-2-2 定投策略：不同经济周期下的收益表现（上）.mp4 [250.7 MB]
14-2-6 波动策略：远超定投策略收益的核心逻辑（下）.mp4 [83.3 MB]
14-2-8 智能定投：如何平衡资金预算与收益提升（下）.mp4 [339.9 MB]
14-2-9 基金投资策略回测分析.docx [74.8 KB]
14-2-4 定投策略：不同经济周期下的收益表现（下）.mp4 [177.1 MB]
📁 14-1 如何获取基金数据
14-1-5 基于DeltaFQ获取自选基金数据.docx [71.4 KB]
14-1-3 整合 DeltaFQ 框架：基金数据接口.mp4 [188.8 MB]
14-1-4 实操：基于DeltaFQ获取自选基金数据（v0.5.3）.mp4 [267.2 MB]
14-1-2 使用Python获取基金净值数据（Cursor）.mp4 [291.0 MB]
14-1-1 基金数据免费接口：东财API.mp4 [216.2 MB]
📁 【阶段1：【技术基石】Python核心库与AI开发入门】第2周 Python数据科学核心栈与股票预测实践
📁 2-1 Python入门：数据科学与AI算法库
2-1-5 作业：股票数据基础练习.txt [502.0 B]
2-1-2 Python开发环境快速部署（推荐版本3.10）.mp4 [75.5 MB]
2-1-6 数据分析与可视化：Pandas.mp4 [205.9 MB]
2-1-8 AI算法库解析：机器学习vs深度学习.mp4 [19.5 MB]
2-1-4 Python数据结构与算法初探.mp4 [203.7 MB]
2-1 Python入门：数据科学与AI算法库必看.png [493.5 KB]
2-1-3 作业：部署Python开发环境（本地）.txt [1.0 KB]
2-1-10 作业：实现股价预测与可视化.txt [482.0 B]
2-1-9 使用Scikit-Learn预测股票涨跌.mp4 [269.6 MB]
2-1-1 Python编程语言介绍.mp4 [9.1 MB]
2-1-7 数据分析与可视化：Matplotlib.mp4 [217.3 MB]
📁 【阶段1：【技术基石】Python核心库与AI开发入门】第1周 课程目标与AI编程入门：开启量化投资学习之旅
📁 1-2 人工智能（AI）快速入门
1-2-1 智慧的疆界：从图灵机到人工智能（AI）.mp4 [48.0 MB]
1-2-2 LLM核心概念：Token、参数（Parameters）.mp4 [73.0 MB]
1-2-3 Prompt提示词与使用指南.mp4 [117.8 MB]
1-2-4 作业：使用Prompt创建一个新的AI助手.txt [926.0 B]
📁 1-1 必看！课程目标与内容介绍
1-1-4 量化演示2.0：构建完整的Python量化框架.mp4 [51.7 MB]
1-1-1 课程目标与学习路径.mp4 [14.7 MB]
1-1-2 Python量化交易，如何与AI结合.mp4 [19.3 MB]
1-1-3 量化演示1.0：零基础解锁量化策略模板.mp4 [146.4 MB]
1-1-6 作业：制定你的课程目标.txt [172.0 B]
1-1-5 量化演示3.0：搭建云量化交易系统 + AI助手.mp4 [118.1 MB]
📁 【阶段2：【金融通识】宏观周期、微观博弈与数据基石】第5周 金融数据获取、清洗与可视化实战
📁 5-1 金融数据工具箱：API获取与应用
5-1-2 免费API：调用yfinance获取上市公司数据.mp4 [167.7 MB]
5-1-6 作业：检测某只股票是否存在异常值.docx [75.4 KB]
5-1-4 获取的数据靠谱吗：处理缺失值、异常波动.mp4 [34.4 MB]
5-1-3 金融数据怎么看：时间序列、财务数据结构.mp4 [48.9 MB]
5-1-5 数据展示怎么做：异常值处理与可视化.mp4 [272.9 MB]
5-1-1 金融数据从哪来：免费API与主流平台.mp4 [98.2 MB]
📁 【阶段2：【金融通识】宏观周期、微观博弈与数据基石】第4周 金融通识与资产配置：建立投资决策框架
📁 4-1 金融学必修课
4-1-4 作业：利率变化是否影响了你的经济行为？.docx [80.4 KB]
4-1-2 微观经济学：价格、供需、消费.mp4 [43.0 MB]
4-1-1 宏观经济学：货币、利率、经济周期.mp4 [41.6 MB]
4-1-3 计量经济学：数据驱动的决策能力.mp4 [44.6 MB]
📁 4-2 投资学与资产配置
4-2-2 非传统资产：房地产、黄金、加密货币.mp4 [73.1 MB]
4-2-4 作业：我的资产配置思考.docx [231.9 KB]
4-2-3 资产配置的发展与策略：全天候配置（All Weather）.mp4 [67.7 MB]
4-2-1 传统资产：股票、债券、基金、现金.mp4 [49.6 MB]
📁 【阶段3：【量化内核】策略数学模型与核心因子计算】第9周 基本面指标：价值投资的量化方法
📁 9-1 价值投资的秘籍：基本面指标
9-1-1 估值指标：PE、PB、PS、PEG.mp4 [84.5 MB]
9-1-4 健康指标：资产负债率、流动比率、速动比率.mp4 [54.5 MB]
9-1-3 成长指标：营收增长、利润增长、现金流增长.mp4 [42.4 MB]
9-1-2 盈利指标：ROA、ROE、毛利率.mp4 [51.8 MB]
9-1-5 作业：思考并分享你关注的基本面指标.docx [50.7 KB]
📁 【阶段3：【量化内核】策略数学模型与核心因子计算】第8周 技术指标实战：趋势、动量、波动与成交量分析
📁 8-1 赚钱的核心利器：技术指标与实战技巧
8-1-7 成交量指标：Volume、OBV（能量潮）.mp4 [245.8 MB]
8-1-2 实操：Python计算MA，统计与判断趋势.mp4 [299.1 MB]
8-1-8 实操：Python计算OBV，统计并判断资金流向.mp4 [80.3 MB]
8-1-1 趋势指标：移动均线（SMA、EMA）.mp4 [108.8 MB]
8-1-6 实操：Python计算ATR、BOLL，统计并判断趋势.mp4 [194.0 MB]
8-1-4 实操：Python计算KDJ、RSI，统计并判断趋势.mp4 [155.2 MB]
8-1-5 波动指标：ATR（平均真实波幅）、BOLL（布林带）.mp4 [131.7 MB]
8-1-9 基于练习模板，实现技术指标的计算.docx [90.1 KB]
8-1-3 动量指标：KDJ（随机指标）、RSI（相对强弱）.mp4 [95.1 MB]
📁 【阶段4：【核心系统】股票量化回测引擎：从脚本到工业级框架】第11周 模块化开发：DeltaFQ量化框架深度集成
📁 11-1 模块化开发：搭建你的量化框架库
11-1-3 整合 DeltaFQ 量化框架：indicators, talib.mp4 [117.0 MB]
11-1-4 整合 DeltaFQ 量化框架：strategy signals.mp4 [255.2 MB]
11-1-13 实操：基于 DeltaFQ 实现量化策略模板（v0.5.0）.mp4 [58.8 MB]
11-1-9 实现 DeltaFQ 策略模板：BaseStrategy.mp4 [156.4 MB]
11-1-2 整合 DeltaFQ 量化框架：core, data.mp4 [77.4 MB]
11-1-15 作业：基于 DeltaFQ 打造可复用的量化策略模板.docx [105.1 KB]
11-1-6 整合 DeltaFQ 量化框架：backtest report.mp4 [285.3 MB]
11-1-11 实现 DeltaFQ 回测模板：BacktestEngine（下）.mp4 [76.5 MB]
11-1-1 整合 DeltaFQ 量化框架：intro.mp4 [233.8 MB]
11-1-14 实操：基于 DeltaFQ 实现多因子策略（v0.5.0）.mp4 [244.7 MB]
11-1-10 实现 DeltaFQ 回测模板：BacktestEngine（上）.mp4 [109.7 MB]
11-1-7 整合 DeltaFQ 量化框架：charts, plotly（上）.mp4 [268.0 MB]
11-1-8 整合 DeltaFQ 量化框架：charts, plotly（下）.mp4 [201.7 MB]
11-1-5 整合 DeltaFQ 量化框架：backtest, trader.mp4 [322.5 MB]
11-1-12 上线 DeltaFQ 量化框架：v0.5.0.mp4 [47.7 MB]
📁 【阶段4：【核心系统】股票量化回测引擎：从脚本到工业级框架】第10周 股票量化策略开发：从设计到回测的完整流程
📁 10-2 从0到1构建你的第一个量化策略
10-2-10 统计与验证：strategy statistics、策略报告（下）.mp4 [76.6 MB]
10-2-13 作业：从因子挖掘到回测评估，完善你的策略模板.docx [97.5 KB]
10-2-8 统计与验证：daily pnl, totaly values, 日盈亏逐笔核对.mp4 [158.0 MB]
10-2-6 策略与运行：cross-order, limit, pos, 涨跌停（上）.mp4 [95.1 MB]
10-2-12 实操：打造可复用的量化策略模板.mp4 [153.3 MB]
10-2-3 参数设置：captical, commission, benchmark.mp4 [271.6 MB]
10-2-11 结果可视化：净值、回撤、盈亏分布、基准对比.mp4 [234.2 MB]
10-2-7 策略与运行：cross-order, limit, pos, 涨跌停（下）.mp4 [89.6 MB]
10-2-9 统计与验证：strategy statistics、策略报告（上）.mp4 [79.4 MB]
10-2-4 策略与运行：indicators, signals（上）.mp4 [98.3 MB]
10-2-2 参数设置：ticker 数据获取与标准化.mp4 [189.8 MB]
10-2-1 以股票交易为例，模拟并确定全流程参数.mp4 [16.1 MB]
10-2-5 策略与运行：indicators, signals（下）.mp4 [86.0 MB]
📁 10-1 股票量化与投资指南
10-1-4 确定策略框架：基本面选股 + 技术面仓位管理.mp4 [32.2 MB]
10-1-2 实现量化功能库：Cursor 与 AI 协同开发（下）.mp4 [194.7 MB]
10-1-3 实操：安装并测试 deltafq 量化库.mp4 [84.4 MB]
10-1-1 实现量化功能库：Cursor 与 AI 协同开发（上）.mp4 [293.8 MB]
📁 【阶段6：【AI实战】量化交易系统集成：AI驱动的全栈开发实践】第15周 量化系统架构设计与核心功能开发
📁 15-2 基础功能：数据管理与策略回测体系
15-2-6 策略回测体系：Cursor 代码优化（上）.mp4 [132.9 MB]
15-2-2 数据管理模块：数据上传、下载与读取（下）.mp4 [391.4 MB]
15-2-8 实操：基于量化系统构建策略并完成回测.mp4 [93.8 MB]
15-2-3 策略管理模块：在线读取、上传与下载.mp4 [155.7 MB]
15-2-9 作业：基于 DeltaFStation 完成策略回测.docx [73.4 KB]
15-2-5 回测分析模块：绩效指标与 Chart.js 可视化（下）.mp4 [123.3 MB]
15-2-4 回测分析模块：绩效指标与 Chart.js 可视化（上）.mp4 [91.4 MB]
15-2-1 数据管理模块：数据上传、下载与读取（上）.mp4 [386.7 MB]
15-2-7 策略回测体系：Cursor 代码优化（下）.mp4 [99.3 MB]
📁 15-1 系统设计与技术架构（Cursor AI）
15-1-1 量化系统设计：Prototype、Workflow.mp4 [46.9 MB]
15-1-5 作业：运行量化交易系统Demo并完成体验.docx [67.1 KB]
15-1-3 技术架构解析：Flask 与 REST API 服务（上）.mp4 [351.1 MB]
15-1-4 技术架构解析：Flask 与 REST API 服务（下）.mp4 [323.0 MB]
15-1-2 如何运行DeltaFStation量化交易系统.mp4 [138.4 MB]
📁 【阶段4：【核心系统】股票量化回测引擎：从脚本到工业级框架】第12周 基本面选股：挖掘真正优质的公司
📁 12-1 基本面选股：找出真正赚钱的好公司
12-1-1 如何使用 yfinance 获取股票的基本面信息.mp4 [291.3 MB]