Codex 与 LLM 量化交易实战课--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- Codex、LLM、量化方法与人之间的分工和安全边界
- 掌握 AI 赋能量化系统的核心方法论与稳定工作流建立
- 配套完整代码，7 阶段搭建可回测的 AI 量化交易系统
- 实现系统扩展，1 套可迁移、可独立验证策略的判断方法
课程介绍
当下 AI 已经深度介入量化交易领域，因为有了 LLM 以及 Codex 这类智能编码工具，事情突然变得顺手很多。LLM 可以帮你整理上下文、解释市场状态、把一堆信息压成结构化结论；Codex 可以进入代码仓库，读文件、改代码、跑测试、修失败、生成图表和页面。一个过去需要几个人配合的小型研究系统，现在一个人也能搭出雏形。
这当然让人兴奋，但也正因为太顺手，才更容易踩坑。
AI 给你一段“看起来很专业”的交易解释，不代表它真的知道市场会怎么走；Codex 帮你跑出一条漂亮的回测曲线，也不代表这条策略可以拿真钱试。量化研究里最要命的误会，往往不是程序报错，而是程序没报错、图也很好看、解释也很流畅，然后你就信了。
但是，这些问题你是否真正思考过：
- 一个想法怎样写成可以被验证的假设
- 一份数据怎样留下来源、时间、缺失和回退记录
- 一个 LLM 信号怎样被结构化、评分、拒绝和复查
- 一条策略怎样进入回测，而不是直接变成订单
- 一次回测怎样同时看收益、回撤、成本、窗口稳定性和过拟合风险
- 一个研究系统怎样在自动化之前先学会停下来
- 别人能不能接手你的材料，复跑同样的命令，看见同样的证据，等等……
本专栏要完善的，正是这条从“做出来”到“证明它值不值得相信”的路。我们将使用 Codex 建立一套可验证、可追溯、有停止线的量化研究系统——让结果可复算、过程可追溯、结论可在未见数据上重复，以及失败时系统可及时终止、减少损失。
更加值得一提的是，整门课程始终围绕同一个可运行项目推进：每一讲都把新的数据、规则、代码或验收记录接到上一讲的成果上。
因此，你学到的不只是“这套 AI 量化系统怎么做”“用 Codex 怎么做”，而是下一次换一个市场、策略、模型或者智能编码工具时，仍然知道应该先问什么、留下什么证据、在哪里停下来、全链路如何开发。这也是本专栏与“让 AI 直接给一段策略代码”最大的区别。
课程目录
开篇词
- 开篇词｜AI 能写策略，但不能替你承担交易风险
- 导读｜量化知识背景与研究能力地图
- 直播回放｜AI 能写量化交易，为什么 90% 的人实盘不赚钱？
第一章：从想法到可验证研究
- 01｜AI 量化研究的证据边界与责任分工
- 02｜LLM 量化：从交易想法到可验证研究假设
- 03｜LLM 量化：搭建可复现的量化研究工作区
- 04｜读懂价格、收益、信号与仓位
- 05｜建立第一条安全边界：研究不等于实盘执行
第二章：构建可信数据底座
- 06｜认识行情、资金、链上与情绪数据
- 07｜市场数据快照与回退机制
- 08｜时间序列数据质量与标准化验证
- 09｜用技术指标描述市场状态
- 10｜生成可追溯的市场研究报告
第三章：让 LLM 进入交易研究，但不越界
- 11｜LLM 的交易研究边界
- 12｜用 Codex 准备可追溯的市场上下文
- 13｜让 LLM 输出结构化交易信号
- 14｜让 Codex 识别幻觉、提示泄漏与未来信息污染
- 15｜用样本和评分规程验证 LLM 信号
第四章：从信号到策略与回测
- 16｜把研究信号写成明确的策略规则
- 17｜用 Codex 实现第一条量化策略
- 18｜构建事件驱动回测引擎
- 19｜正确评估收益、回撤与风险调整表现
- 20｜防止过拟合、前视偏差与数据窥探
- 21｜从单次回测走向滚动回测与多策略比较
- 22｜建立仓位、止损与组合风险控制
第五章：把研究系统做成可用应用
- 23｜设计交易研究应用的信息架构
- 24｜构建行情总览、机会雷达与数据源面板
- 25｜构建 K 线分析与 LLM 信号页面
- 26｜构建策略回测与风险中心
- 27｜回测、ML 与 LLM 三种量化研究方法
第六章：把 Codex 从一次性助手变成稳定工作流
- 28｜把稳定研究流程写成 Codex Skill
- 29｜LLM 量化自动化证据门：市场快照与研究草稿
- 30｜LLM 量化自动化安全门：审批门与停止线
- 31｜用 Eval 比较提示词、模型与策略版本
- 32｜监控失败、降级、恢复与审计记录
第七章：系统贯通与最终交付
- 33｜设计并验收端到端模拟交易系统
- 34｜贯通信号、策略、回测、风控与网页应用
- 35｜完成系统验收、复盘与下一轮迭代
结束语 & 结课测试
- 结束语｜把答案交给证据，把未来留给自己
作者介绍
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