如何使用ChatGPT帮助我们构建因子工程体系 ↗
B站公开教学视频，了解AI参与因子工程的方法。
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先了解AI大模型辅助量化编程的学习方向。
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公开教学视频
利用AI大模型10分钟掌握自动化程序交易体系 ↗
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相关免费公开课
以下录播需要按课程页面的实际方式申请观看，不是无需申请的直接播放入口。公开课帮助了解研究方向，不替代所选正式课程。
公开课：AI重构技术指标 ↗
聚焦技术指标背后的权重机制，从卷积、LSTM 到 Attention，帮助学习者看懂 AI 为什么能重构传统技术指标与因子生产方式。
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查看课程与观看方式 ↗课程目录样例
以下内容取自当前公开课程目录，便于了解章节如何组织；不是完整付费讲义。
AI大模型辅助量化编程 ↗
6节 · 12小时
- 第01课：AI大模型辅助量化编程工作流总览：Codex 与 ChatGPT 5.4 在量化研发中的角色分工
- 第02课：因子代码快速孵化与重构：把想法描述成可执行的因子代码任务
- 第03课：PDF研报一键转向量化策略逻辑：从 PDF 研报提取关键假设、指标与交易线索
可运行小案例：先划分，再拟合预处理
这是为说明数据边界构造的Python小样例，不是真实行情或策略回测。训练数据为10、12、14，测试数据为100、104；只在训练集计算均值，再应用同一规则到测试集。
train = [10, 12, 14]
test = [100, 104]
train_mean = sum(train) / len(train)
full_mean = sum(train + test) / len(train + test)
transformed_test = [x - train_mean for x in test]运行结果
train mean = 12.0
full mean = 48.0
train-only transform = [88.0, 92.0]完整样本均值包含测试信息，因此不能用于模拟“只知道训练数据时”拟合的规则。这个例子只解释信息边界，不证明交易收益，也不覆盖标签重叠、公布延迟等全部泄漏问题。