10堂課系統掌握量化交易核心技能。從環境搭建、數據獲取、策略回測到實盤部署，手把手帶你完成量化交易全流程。
class BacktestEngine:
def __init__(self, strategy, data):
self.strategy = strategy
self.data = data
self.cash = 100000.0
def run(self):
# 模拟回测核心逻辑
for bar in self.data:
signal = self.strategy.next(bar)
if signal == "BUY":
self.buy()
elif signal == "SELL":
self.sell()
return self.get_performance()
不僅是簡單的編程課，更是系統的實戰特訓。我們將帶你解決量化交易中最棘手的工程問題。
10節課程覆蓋從環境搭建到雲端部署的完整生命週期，不再碎片化學習。
拒絕空洞理論，每節課都提供可直接運行的 Python 源代碼，即學即用。
深度集成 GitHub Copilot，教你如何利用 AI 工具將開發效率提升 10 倍。
案例涵蓋股票(A股/美股)、加密貨幣市場，掌握跨市場交易能力。
深入探討過擬合、未來函數等回測陷阱，建立專業的風險管理意識。
教你部署 24/7 交易系統。報名即送 7天 AWS 雲服務器供實操練習，零成本上手雲端運維。
10個章節，結構化學習路徑，帶你一步步攀登量化高峰。
工欲善其事，必先利其器。配置 VS Code、Python 虛擬環境及 Copilot AI 助手。
配置完成的高效量化開發平台（VSCode + Copilot + Python Env）
掌握 K 線數據結構、複權處理，使用 API 和 WebSocket 獲取 A股/美股/加密貨幣數據。
多市場歷史數據清洗腳本 & 實時行情接收器
超越 Excel。使用 matplotlib、Plotly 和 TradingView LWC 構建專業交互式圖表。
基於 Web 的動態 K 線與 Orderflow 足跡圖應用
深入理解 SMA, RSI, MACD, 布林帶等指標，並手動實現而非僅僅調用庫。
自定義高性能技術指標計算庫 (MyIndicators Lib)
掌握向量化回測與事件驅動回測雙重架構，避免過擬合陷阱。
雙架構專業策略回測引擎 (Backtest Engine)
加入交易成本、滑點模擬、倉位管理與魯棒性檢驗，讓回測更接近真實。
含成本分析與壓力測試的專業回測報告生成器
夏普比率、最大回撤、Alpha/Beta。用數據科學的方法評估策略優劣。
策略績效評估儀表盤 (Performance Dashboard)
連接 Longport/Binance API，理解訂單類型與市場微觀結構，發送你的第一筆自動訂單。
多交易所通用下單與帳戶管理程序
整合行情、策略、執行與風控模塊，構建一個高內聚低耦合的完整交易系統。
7x24小時全自動運行的實盤交易機器人 (Trading Bot)
掌握雲服務器基礎與 Linux 運維，使用 Docker 容器化部署你的交易系統。
雲服務器+Docker容器化部署方案
消除你的學習顧慮，我們為你的量化之路保駕護航。
可以！這門課程專為零基礎設計。我們採用最現代的教學方法，全程深度結合 AI 輔助開發工具 (GitHub Copilot)。你不需要死記硬背語法，我們將教你如何用自然語言指揮 AI 寫出專業代碼。解決你對編程上手難的焦慮，讓你專注於交易策略本身。
不用擔心。我們不是大學數學課，而是實戰交易課。課程中會避開晦澀的高等數學推導，而是通過可視化圖表和直觀的代碼來講解核心概念（如夏普比率、回撤）。複雜的計算工作，我們會教你交給 Python 庫和 AI 來完成。
普通的筆記本電腦即可（Windows/Mac/Linux 均可）。課程會教你在本地搭建開發環境，同時我們贈送 AWS 雲服務器 實戰權限，讓你體驗真實的雲端量化部署流程，對本地硬件要求極低。
課程共10個模組，建議每週完成1-2個模組。如果你每週能投入3-5小時，大約 4-6週 即可完成所有學習並搭建出屬於自己的全自動交易系統。所有課程內容均可永久反覆觀看。
不需要。量化交易不等於高頻交易或大資金交易。課程會教你在模擬環境 (Paper Trading) 中零風險測試策略。實盤階段，加密貨幣市場僅需 10 美元即可啟動，A股/港美股也有最低門檻的參與方式。資金量大小不影響你學習構建系統的邏輯。
非常有幫助。很多主觀交易者的策略其實是"憑感覺"。這門課能幫你將主觀經驗代碼化和數據化，通過回測驗證你的"盤感"是否真的有效，從而剔除無效的交易習慣，構建更客觀的交易紀律輔助工具。
還有其他問題？
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