AI量化基础课程班 ↗
12讲连续研究路径 · 从真实数据到因子验证、组合与最小执行
适合：零基础或弱基础、需要先完成第一条量化实操链路的人
准备：愿意按步骤运行真实数据脚本，检查图表、表格和输出文件
12讲 · 12讲系统课程 · ¥4,999
AI量化怎么学，从当前基础出发。
先确认自己卡在数据、代码、因子研究、评估还是系统落地，再选择对应课程。下面是选课建议，不要求每个人购买整条路线。
AI量化邹老师 · AI量化学院创始人兼首席科学家 ↗零基础或只看过回测，AI量化从哪里开始？
先建立数据、代码、信号与评估之间的联系。基础课作为起点，先跟随样例完成研究流程，再决定是否进入模型、工程或部署方向。
选课前先检查：能解释数据来源与时间边界，复跑基础研究脚本，并区分样本内结果与样本外检验。
会写代码、会跑回测，下一步学什么？
如果目标是连接模型、风控与执行，可以考虑全流程课程；如果主要障碍是研发协作和代码验证，可先了解AI辅助量化编程。两条路线按实际需求选择。
AI量化全流程高级班 ↗
12课时 × 1小时 · 建模调优、风控自动化与前沿模型实战
适合：已经有基础回测或机器学习经验，准备把策略做成系统的人
准备：建议完成基础课程或具备基本机器学习与回测经验
12课时（每课时1小时） · 12小时 · ¥6,999
AI大模型辅助量化编程 ↗
用 Codex 与 ChatGPT 5.4 提升量化研发效率
适合：已经在写 Python 或做量化研究，想系统提升研发效率的人
准备：建议具备基础 Python 编码能力和量化研究常识。
6节 · 12小时 · ¥6,999
选课前先检查：先确认自己需要的是系统闭环还是开发方法，再核对课程目录与先修要求。
如何把因子想法变成可复现的工程资产？
因子工程设计课程侧重指标合同、候选生成、搜索预算、审计与Replay，适合已有Python和基础研究能力，希望组织因子研发流程的人。
因子工程设计卓越班 ↗
12讲工程主线 · 从因子想法到可信、可复算的工程资产
适合：能复跑Python研究脚本，准备将因子想法组织成工程资产的人
准备：已完成基础量化训练，能使用Python、复跑研究脚本并核对图表和数据表
12讲 · 按实际排课安排 · ¥8,999
选课前先检查：能明确输入输出、候选生成配置和复现步骤，而不只保存最后的收益曲线。
怎样判断因子过拟合、回测是否可信？
科学评估课程侧重统计检验、样本外验证、准入与生命周期管理。已有因子研究经验的人，可以从评估方向补齐；不必为了顺序而重复购买已掌握的基础内容。
因子工程评估大乘班 ↗
12讲 · 12小时 · 6份核心讲义成对学习
适合：已经有因子研究经验，准备建设评估与运营体系的人
准备：建议已具备多因子研究或因子工程实践经验
12讲 · 12小时 · ¥12,999
选课前先检查：能说明评估样本如何划分、候选如何选择、成本如何处理及结论的适用范围。
专项学习与组合怎么选？
WorldQuant Brain属于平台专项方向，适合目标明确的学习者。组合购买前，先核对每门课程是否符合自己的基础，避免重复学习。