选定一个可检验的研究问题，整理公开历史行情，编写简单策略并进行回测。比较不同时间段的表现，记录交易成本、回撤和方法限制，用数据说明结果。
对数据、数学、金融市场与量化方法感兴趣的学生。
Project-Based Learning · AI Quantitative Research
AI 量化项目制课程
用 AI 与编程开展数据分析、量化建模与策略回测，完成可复现的研究项目。通过专业教师录播、AI 辅助练习和项目导师指导，把知识落实到一件可展示的作品中。
The Project
项目示例：一份可以复现的量化策略研究
学习准备
具备基础编程与统计概念；课程以历史数据和模拟项目开展研究。
这是课程框架与项目示例。具体开课时间、工具、材料、辅导安排及费用将在开课前说明。
Learn Through Making
每一步学习，都推动项目向前
问题与数据
认识价格、成交量与收益率，确定研究范围，检查历史数据的缺失和一致性。
AI 辅助分析
借助 AI 与编程整理数据、制作图表，核验计算过程与分析结论。
策略与回测
把想法写成清楚的规则，建立可重复运行的历史回测，记录假设和参数。
检验与比较
区分训练与检验时段，考虑成本和回撤，观察策略在不同条件下的变化。
模拟与报告
开展模拟记录，整理代码、图表、对照结果和局限，完成研究展示。
Work That Can Be Shown
用作品与过程，说明自己学会了什么
项目交付
- 数据整理与分析代码
- 策略规则和回测结果
- 成本、回撤及模拟记录
- 可复现的量化研究报告
项目导师制
项目导师提供任务拆解、阶段指导、作品评审与交付复盘，专业教师负责课程内容和关键评估。学生需要展示作品、解释自己的判断，并说明 AI 提供了哪些帮助。
项目可以先协作再逐步独立，过程和成果进入个人成长档案。商业项目同时关注真实客户、交付质量和实际收入。
Choose Your Next Project
选择下一段学习
项目课程独立选修、单独定价，可申请课程奖学金、减免或个别延期付费安排。您可以先了解课程路径，再结合基础、兴趣与家庭情况选择。