建立 AI 时代的量化系统研发方法，而不是零散使用工具
提效工具提效
AI大模型辅助量化编程 Efficiency Revolution
用 Codex 与 ChatGPT 5.4 提升量化研发效率
聚焦 AI 大模型在量化研发中的提效场景，覆盖因子代码孵化、研报转策略、向量化改写、回测系统搭建与生产级代码协作。
¥6,999购买课程 ↗
- 学习阶段
- 提效
- 课程时长
- 12小时
- 内容安排
- 6节
课程价格¥6,999
购买课程 ↗01 / THE OUTCOME学完之后，
学完之后，
你能带走什么。
从理解方法，到形成自己的研究能力。
能让 Codex、ChatGPT 参与需求拆解、编码、重构和验证
显著提升从想法到策略原型、系统模块和回测验证的效率
围绕 Codex 与 ChatGPT 5.4 设计量化研发提效工作流，不只讲工具，更讲协作方法。
覆盖因子代码孵化、PDF 研报转策略逻辑、向量化改写与量化系统搭建。
6 节课每节 2 小时，适合量化研究员、开发者和策略团队做效率升级。
强调 Prompt 结构、上下文组织、代码评审与生产级协作闭环。
02 / FIND YOUR PLACE先确认方向，
先确认方向，
再决定如何出发。
适合这样的你
- 已经在写 Python 或做量化研究，想系统提升研发效率的人
- 希望把 Codex、ChatGPT 纳入真实量化开发流程的人
- 需要做系统拆解、重构、验证与协作迭代的量化团队成员
量化开发工程师 · 想提高写码效率的研究员 · 需要把研报快速转策略的团队 · 对 Codex / ChatGPT 量化工作流感兴趣的人
开始前，需要准备
- 建议具备基础 Python 编码能力和量化研究常识。
- 适合已经在做量化开发、希望提升研发效率的人。
- 愿意把 AI 大模型作为协作搭档而不是单次问答工具。
哪些情况建议先调整学习计划？
- 完全不写代码、也没有量化研发场景的人
- 只想学几个 Prompt 技巧或零散代码生成花招的人
- 不准备把 AI 真正纳入系统设计与协作流程的人
03 / THE CURRICULUM知识有顺序，
知识有顺序，
能力逐步建立。
6 个模块，按学习顺序展开。
点击每个模块，查看具体主题与课时。
- 01
Codex 与 ChatGPT 5.4 在量化研发中的角色分工试听
35:00 - 02
如何搭建从需求→Prompt→代码→验证的提效链路
40:00 - 03
建立可复用的量化 AI 协作模板库
45:00
常见学习方式
多数同类课程把 AI 工具理解为 Prompt 教学、代码生成、小工具调用或简单量化编码，本质上仍然是在教“怎么让 AI 帮忙写几段代码”。这样的内容对量化研发只能提供局部提效，难以进入真正的系统开发流程。
本课的侧重
这门课的定位，是 AI 时代的量化系统研发方法课程。它强调如何把 Codex、ChatGPT 纳入量化需求拆解、系统设计、模块开发、代码重构、测试验证和持续迭代之中，让 AI 成为量化研发流程的一部分，而不是一次性工具。
关键差异
这门课真正的差异，不在于 AI 会不会写代码，而在于能不能借助 AI 完成系统级量化研发。它教的不是零散技巧，而是“如何和 AI 一起编辑一个量化系统”，这和市面上大多数泛 AI 编程课有本质区别。
IN PRACTICE让方法，
让方法，
落到具体的问题里。
把 Codex 与 ChatGPT 接进量化研发流水线
- 研究场景
- 团队已经在尝试用大模型写代码，但产出不稳定、上下文混乱，难以真正进入研究与开发流程。
- 方法路径
- 课程通过 Prompt 结构、因子代码孵化、研报转策略和向量化改写等实战场景，把 AI 使用方式流程化。
- 学习结果
- 学员能把 AI 工具从零散问答升级为稳定的研发协作工作流，明显缩短从想法到回测验证的时间。
YOUR INSTRUCTOR与你一起，
与你一起，
把研究做扎实。
AI量化邹老师
量化课程讲师 · 因子工程与科学评估围绕量化基础、因子工程设计、科学评估和 AI 辅助研发组织课程与公开研究。教学结合问题定义、代码实践、样本外验证和工程复现，帮助学习者形成可检查、可复盘的研究流程。
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进一步了解这门课。
为什么 AI 大模型会改变量化研发效率
AI大模型辅助量化编程课程的关键差异，不在于教授 AI 工具的使用技巧，而在于建立 AI 时代的量化系统研发方法。它讲的不是怎样补全几段代码，而是怎样让 Codex、ChatGPT 真正进入需求拆解、模块设计、代码生成、系统重构、测试验证与持续迭代过程。
多数同类课程把 AI 工具用于代码补全、脚本生成或简单问答，而这门课更进一步，把 AI 放进量化研究与系统开发的核心流程，因此课程解决的是系统级研发效率问题，而不是表层编程提效。
这门课适合哪些想用 Codex 和 ChatGPT 做量化开发的人
如果你已经在写 Python、做回测、做特征工程，或者团队里已经开始尝试用大模型辅助开发，那么这门课会帮助你把零散的 AI 使用方式升级为稳定的量化研发工作流。
它的核心竞争力在于：教授的不是“AI 编程技巧”，而是“借助 AI 进行系统级量化研发的方法”。这也是它和大多数 Prompt 课、代码生成课之间最根本的区别。
教学方式与课程资料说明
- 数据与案例
- 课程讲义与公开研究中的示例
- 实践方式
- 代码实现、复现与验证
- 课程范围
- 量化基础 / 因子工程 / 科学评估 / AI辅助研发
- 课程目标
- 建立可复盘、可迁移、可升级的研发框架
体系化落地
从目标设计、特征工程、因子研究到风控、部署与复盘，强调一套完整方法如何真正落地。
理论+代码并行
不只解释原理，更会讲清每一步为什么这么做、对应什么工程实现，以及如何迁移进自己的研究流程。
可复用框架
目标不是只学完目录，而是沉淀一套可复盘、可扩展、可持续升级的量化研发与策略迭代框架。
BEFORE YOU BEGIN出发前，
出发前，
把疑问说清楚。
LEARNING TOGETHER
让课程形成一条学习主线。
学习路径导航
先补哪一门、下一步学什么、哪些课程适合并行穿插，这里会给你一个更轻量的导航入口。
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从当前课程继续往前补基础、往后做进阶，或者横向扩展相关主题，会更容易形成完整学习路径。
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