程序员AI量化理财体系课，股票、债券、基金、量化交易、券商——系统构建金融核心知识体系，筑牢量化投研的理论地基。从0到1搭建Python量化框架库，完整走通量化系统的全栈开发全流程，让策略从想法到上线，一路自动执行。从0到1掌握AI Agent开发、LLM大模型、Prompt工程等前沿技术，真正实现让AI理解需求、响应指令、替你决策。
五大阶段递进式教学，从理财小白蜕变为懂金融、通技术的量化实战专家
一. [编程与金融双基石]从Python到Al，构建现代投资知识体系
二. [数据与因子全栈]金融数据获取、技术指标与价值评估体系
三. [量化系统从零到一]构建回测引擎，打造专业量化框架DeltaFQ
四. [全栈系统开发与实盘对接]打造Web量化平台，实现自动化交易闭环
五. [AIAgent赋能]构建LLM智能量化交易助手
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├── 第1周 课程目标与AI编程入门：开启量化投资学习之旅/
│ ├── 1-必看！课程目标与内容介绍/
│ │ └── 第1章 必看！课程目标与内容介绍/
│ │ ├── [ 24M] 1-1 课程目标与学习路径
│ │ ├── [ 39M] 1-2 Python量化交易，如何与AI结合
│ │ ├── [156M] 1-3 量化演示1.0：零基础解锁量化策略模板
│ │ ├── [ 64M] 1-4 量化演示2.0：构建完整的Python量化框架
│ │ ├── [189M] 1-5 量化演示3.0：搭建云量化交易系统 + AI助手
│ │ └── [136K] 1-6 作业：制定你的课程目标.pdf
│ └── 2-人工智能（AI）快速入门/
│ └── 第1章 人工智能（AI）快速入门/
│ ├── [ 79M] 1-1 智慧的疆界：从图灵机到人工智能（AI）
│ ├── [111M] 1-2 LLM核心概念：Token、参数（Parameters）
│ ├── [176M] 1-3 Prompt提示词与使用指南
│ └── [165K] 1-4 作业：使用Prompt创建一个新的AI助手.pdf
├── 第2周 Python数据科学核心栈与股票预测实践/
│ └── 1-Python入门：数据科学与AI算法库/
│ └── 第1章 Python极速入门：数据科学与AI算法库/
│ ├── [ 11M] 1-1 Python编程语言介绍
│ ├── [163M] 1-2 Python开发环境快速部署（推荐版本3.10）
│ ├── [165K] 1-3 作业：部署Python开发环境（本地）.pdf
│ ├── [315M] 1-4 Python数据结构与算法初探
│ ├── [148K] 1-5 作业：股票数据基础练习`.pdf
│ ├── [306M] 1-6 数据分析与可视化：Pandas
│ ├── [302M] 1-7 数据分析与可视化：Matplotlib
│ ├── [ 28M] 1-8 AI算法库解析：机器学习vs深度学习
│ ├── [366M] 1-9 使用Scikit-Learn预测股票涨跌
│ └── [146K] 1-10 作业：实现股价预测与可视化.pdf
├── 第3周 DeepSeek LLM开发与API集成/
│ └── 1-LLM极速开发指南：玩转DeepSeek/
│ └── 第1章 LLM极速开发指南：玩转DeepSeek/
│ ├── [304M] 1-1 大模型测评：Gemini、GPT、Claude、DeepSeek
│ ├── [263K] 1-2 作业：使用LMArena测评对比2个大模型.pdf
│ ├── [299M] 1-3 DeepSeek文档解读，与API实操Demo
│ ├── [306M] 1-4 API结对编程：DeepSeek+GPT实现财报分析
│ └── [151K] 1-5 作业：调用 DeepSeek API 生成财务建议.pdf
├── 第4周 金融通识与资产配置：建立投资决策框架/
│ ├── 1-金融学必修课/
│ │ └── 第1章 金融学必修课/
│ │ ├── [ 65M] 1-1 宏观经济学：货币、利率、经济周期
│ │ ├── [ 70M] 1-2 微观经济学：价格、供需、消费
│ │ ├── [ 69M] 1-3 计量经济学：数据驱动的决策能力
│ │ └── [146K] 1-4 作业：利率变化是否影响了你的经济行为？.pdf
│ └── 2-投资学与资产配置/
│ └── 第1章 投资学与资产配置/
│ ├── [ 76M] 1-1 传统资产：股票、债券、基金、现金
│ ├── [122M] 1-2 非传统资产：房地产、黄金、加密货币
│ ├── [109M] 1-3 Weather)
│ └── [197K] 1-4 作业：我的资产配置思考.pdf
├── 第5周 金融数据获取、清洗与可视化实战/
│ └── 1-金融数据工具箱：API获取与应用/
│ └── 第1章 金融数据工具箱：API获取与应用/
│ ├── [142M] 1-1 金融数据从哪来：免费API与主流平台
│ ├── [229M] 1-2 免费API：调用yfinance获取上市公司数据
│ ├── [ 82M] 1-3 金融数据怎么看：时间序列、财务数据结构
│ ├── [ 53M] 1-4 获取的数据靠谱吗：处理缺失值、异常波动
│ ├── [382M] 1-5 数据展示怎么做：异常值处理与可视化
│ └── [145K] 1-6 作业：检测某只股票是否存在异常值.pdf
├── 第6周 股票与基金投资实战入门/
│ └── 1-证券投资分析：股票与基金入门/
│ └── 第1章 证券投资分析：股票与基金入门/
│ ├── [ 82M] 1-1 如何交易股票：沪深交易所、流程与规则
│ ├── [ 81M] 1-2 交易实操：东方财富App股票交易界面
│ ├── [212K] 1-4 作业：按投资框架筛选、分析和持有一只股票.pdf
│ ├── [232M] 1-5 如何交易基金：流程、规则、手续费与实操
│ ├── [463M] 1-6 基金的赚钱逻辑：基金经理、行业板块、盈利能力
│ ├── [170K] 1-7 定投不同板块的基金，对比长期投资效果.pdf
│ ├── [ 71M] 1-8 如何匹配自己的风险偏好与投资标的
│ └── [180K] 1-9 作业：评估风险承受等级，并规划资产配置.pdf
├── 第7周 量化交易系统设计与策略绩效评估/
│ ├── 1-量化交易入门速通与系统设计/
│ │ └── 第1章 量化交易入门速通与系统设计/
│ │ ├── [ 45M] 1-1 量化交易流程：数据获取、策略研究、回测与实盘
│ │ ├── [386M] 1-2 实操：使用Cursor+AI设计量化系统Demo
│ │ ├── [ 59M] 1-3 四大量化策略：基本面、技术面、统计套利、AI驱动
│ │ └── [189K] 1-4 作业：复盘并分析你的投资策略之路.pdf
│ └── 2-如何判断策略的好坏：核心评估指标/
│ └── 第1章 如何判断策略的好坏：核心评估指标/
│ ├── [ 56M] 1-1 收益类指标：累计收益、年化收益、超额收益
│ ├── [332M] 1-2 实操：Python计算收益类指标
│ ├── [ 68M] 1-3 风险类指标：波动率、最大回撤
│ ├── [269M] 1-4 实操：Python计算风险类指标
│ ├── [ 90M] 1-5 赚钱能力指标：Sharpe、Calmar、Sortino
│ ├── [176M] 1-6 实操：Python计算收益风险比指标
│ └── [149K] 1-7 作业：基于练习模板，实现策略评估指标的计算.pdf
├── 第8周 技术指标实战：趋势、动量、波动与成交量分析/
│ └── 1-赚钱的核心利器：技术指标与实战技巧/
│ └── 第1章 赚钱的核心利器：技术指标与实战技巧/
│ ├── [193M] 1-1 趋势指标：移动均线（SMA、EMA）
│ ├── @优库it资源网ukoou.com
│ ├── [440M] 1-2 实操：Python计算MA，统计与判断趋势
│ ├── [169M] 1-3 动量指标：KDJ（随机指标）、RSI（相对强弱）
│ ├── [383M] 1-4 实操：Python计算KDJ、RSI，统计并判断趋势
│ ├── [252M] 1-5 波动指标：ATR（平均真实波幅）、BOLL（布林带）
│ ├── [290M] 1-6 实操：Python计算ATR、BOLL，统计并判断趋势
│ ├── [394M] 1-7 成交量指标：Volume、OBV（能量潮）
│ ├── [210M] 1-8 实操：Python计算OBV，统计并判断资金流向
│ └── [157K] 1-9 基于练习模板，实现技术指标的计算.pdf
├── 第9周 基本面指标：价值投资的量化方法/
│ └── 1-价值投资的秘籍：基本面指标/
│ └── 第1章 价值投资的秘籍：基本面指标/
│ ├── [130M] 1-1 估值指标：PE、PB、PS、PEG
│ ├── [ 73M] 1-2 盈利指标：ROA、ROE、毛利率
│ ├── [ 68M] 1-3 成长指标：营收增长、利润增长、现金流增长
│ ├── [ 92M] 1-4 健康指标：资产负债率、流动比率、速动比率
│ └── [139K] 1-5 作业：思考并分享你关注的基本面指标.pdf
└── 第10周 股票量化策略开发：从设计到回测的完整流程/
├── 1-股票量化与投资指南/
│ └── 第1章 股票量化与投资指南/
│ ├── [477M] 1-1 实现量化功能库：Cursor 与 AI 协同开发（上）
│ ├── [426M] 1-2 实现量化功能库：Cursor 与 AI 协同开发（下）
│ ├── [ 97M] 1-3 实操：安装并测试 deltafq 量化库
│ └── [ 50M] 1-4 确定策略框架：基本面选股 + 技术面仓位管理
└── 2-从0到1构建你的第一个量化策略/
└── 第1章 从0到1构建你的第一个量化策略/
├── [ 27M] 1-1 以股票交易为例，模拟并确定全流程参数
├── [275M] 1-2 参数设置：ticker 数据获取与标准化
├── [394M] 1-3 参数设置：captical, commission, benchmark
├── [255M] 1-4 策略与运行：indicators, signals（上）
├── [196M] 1-5 策略与运行：indicators, signals（下）
├── [268M] 1-6 策略与运行：cross-order, limit, pos, 涨跌停（上）
├── [235M] 1-7 策略与运行：cross-order, limit, pos, 涨跌停（下）
├── [390M] 1-8 统计与验证：daily pnl, totaly values, 日盈亏逐笔核对
├── [220M] 1-9 统计与验证：strategy statistics、策略报告（上）
├── [202M] 1-10 统计与验证：strategy statistics、策略报告（下）
├── [327M] 1-11 结果可视化：净值、回撤、盈亏分布、基准对比
├── [337M] 1-12 实操：打造可复用的量化策略模板
└── [156K] 1-13 作业：从因子挖掘到回测评估，完善你的策略模板.pdf
├── 第11周 模块化开发：DeltaFQ量化框架深度集成/
│ └── 1-模块化开发：搭建你的量化框架库/
│ └── 第1章 模块化开发：搭建你的量化框架库/
│ ├── [312M] 1-1 整合 DeltaFQ 量化框架：intro
│ ├── [235M] 1-2 整合 DeltaFQ 量化框架：core, data
│ ├── @优库it资源网ukoou.com
│ ├── [333M] 1-3 整合 DeltaFQ 量化框架：indicators, talib
│ ├── [384M] 1-4 整合 DeltaFQ 量化框架：strategy signals
│ ├── [498M] 1-5 整合 DeltaFQ 量化框架：backtest, trader
│ ├── [403M] 1-6 整合 DeltaFQ 量化框架：backtest report
│ ├── [439M] 1-7 整合 DeltaFQ 量化框架：charts, plotly（上）
│ ├── [308M] 1-8 整合 DeltaFQ 量化框架：charts, plotly（下）
│ ├── [257M] 1-9 实现 DeltaFQ 策略模板：BaseStrategy
│ ├── [308M] 1-10 实现 DeltaFQ 回测模板：BacktestEngine（上）
│ ├── [219M] 1-11 实现 DeltaFQ 回测模板：BacktestEngine（下）
│ ├── [ 62M] 1-12 上线 DeltaFQ 量化框架：v0.5.0
│ ├── [155M] 1-13 实操：基于 DeltaFQ 实现量化策略模板（v0.5.0）
│ ├── [292M] 1-14 实操：基于 DeltaFQ 实现多因子策略（v0.5.0）
│ └── [ 50K] 1-15 作业：基于 DeltaFQ 打造可复用的量化策略模板.pdf
├── 第12周 基本面选股：挖掘真正优质的公司/
│ └── 1-基本面选股：找出真正赚钱的好公司/
│ └── 第1章 基本面选股：找出真正赚钱的好公司/
│ ├── [449M] 1-1 如何使用 yfinance 获取股票的基本面信息
│ └── [ 17K] 1-2 本周须知.pdf
├── 第13周 基金投资入门：指数基金配置与选基策略/
│ ├── 1-基金投资入门与指数详解/
│ │ └── 第1章 基金投资入门与指数详解/
│ │ ├── [ 69M] 1-1 基金的类型及其特点：标的、风险、市场
│ │ ├── [145M] 1-2 指数基金详解：上证、深证、沪深、中证、科创
│ │ ├── [335M] 1-3 实操：A股指数近15年收益走势图
│ │ ├── [ 70M] 1-4 指数基金详解：恒生、标普、纳斯达克、MSCI
│ │ ├── [277M] 1-5 实操：全球估值近30年收益走势图
│ │ └── [ 34K] 1-6 调研全球指数基金，思考你的配置比例.pdf
│ └── 2-如何筛选优质基金/
│ └── 第1章 如何筛选优质基金/
│ ├── [134M] 1-1 如何根据你的风险偏好筛选基金
│ ├── [431M] 1-2 天天基金筛选器：整体框架与工具（上）
│ ├── [246M] 1-3 天天基金筛选器：整体框架与工具（下）
│ ├── [ 51M] 1-4 实操：制定基金投资目标与计划
│ └── [ 47K] 1-5 设计你的长期基金投资目标与路径.pdf
├── 第14周 基金数据获取与投资策略量化分析/
│ ├── 1-如何获取基金数据/
│ │ └── 第1章 如何获取基金数据/
│ │ ├── [294M] 1-1 基金数据免费接口：东财API
│ │ ├── [426M] 1-2 使用Python获取基金净值数据（Cursor）
│ │ ├── [248M] 1-3 整合 DeltaFQ 框架：基金数据接口
│ │ ├── [323M] 1-4 实操：基于DeltaFQ获取自选基金数据（v0.5.3）
│ │ └── [ 40K] 1-5 基于DeltaFQ获取自选基金数据.pdf
│ └── 2-基金投资策略与量化分析/
│ └── 第1章 基金投资策略与量化分析/
│ ├── [114M] 1-1 有哪些常见的基金投资策略
│ ├── [343M] 1-2 定投策略：不同经济周期下的收益表现（上）
│ ├── [339M] 1-3 定投策略：不同经济周期下的收益表现（中）
│ ├── [221M] 1-4 定投策略：不同经济周期下的收益表现（下）
│ ├── [196M] 1-5 波动策略：远超定投策略收益的核心逻辑（上）
│ ├── [208M] 1-6 波动策略：远超定投策略收益的核心逻辑（下）
│ ├── [285M] 1-7 智能定投：如何平衡资金预算与收益提升（上）
│ ├── [347M] 1-8 智能定投：如何平衡资金预算与收益提升（下）
│ └── [ 39K] 1-9 基金投资策略回测分析.pdf
└── 第15周 量化系统架构设计与核心功能开发/
├── 1-系统设计与技术架构（Cursor AI）/
│ └── 第1章 系统设计与技术架构（Cursor AI）/
│ ├── [ 78M] 1-1 量化系统设计：Prototype、Workflow
│ ├── [204M] 1-2 如何运行DeltaFStation量化交易系统
│ ├── [454M] 1-3 技术架构解析：Flask 与 REST API 服务（上）
│ ├── [380M] 1-4 技术架构解析：Flask 与 REST API 服务（下）
│ └── [ 38K] 1-5 作业：运行量化交易系统Demo并完成体验.pdf
└── 2-基础功能：数据管理与策略回测体系/
└── 第1章 基础功能：数据管理与策略回测体系/
├── [499M] 1-1 数据管理模块：数据上传、下载与读取（上）
├── [500M] 1-2 数据管理模块：数据上传、下载与读取（下）
├── [243M] 1-3 策略管理模块：在线读取、上传与下载
├── [260M] 1-4 回测分析模块：绩效指标与 Chart.js 可视化（上）
├── [268M] 1-5 回测分析模块：绩效指标与 Chart.js 可视化（下）
├── [288M] 1-6 策略回测体系：Cursor 代码优化（上）
├── [258M] 1-7 策略回测体系：Cursor 代码优化（下）
├── [120M] 1-8 实操：基于量化系统构建策略并完成回测
└── [ 49K] 1-9 作业：基于 DeltaFStation 完成策略回测.pdf
├── 第16周 量化系统核心功能：实时行情与交易系统模块/
│ └── 1-核心功能：实时行情与交易系统模块/
│ └── 第1章 核心功能：实时行情与交易系统模块/
│ ├── [310M] 1-1 架构集成逻辑：Gateway、Event、Adapter（上）
│ ├── [249M] 1-2 架构集成逻辑：Gateway、Event、Adapter（下）
│ ├── [299M] 1-3 DeltaFQ 行情模块：yfinance获取Tick数据（demo）
│ ├── [455M] 1-4 DeltaFQ 行情模块：yfinance获取Tick数据（v0.6.3）
│ ├── [162M] 1-5 实操：基于 DeltaFQ 获取实时行情数据（v0.6.3）
│ ├── [382M] 1-6 DeltaFStation 集成上线：实时行情展示面板（demo）
│ ├── [546M] 1-7 DeltaFStation 集成上线：实时行情展示面板（v0.7.2）
│ ├── [ 53K] 1-8 作业：基于 DeltaFStation 获取实时行情.pdf
│ ├── [423M] 1-9 DeltaFQ 本地模拟交易：订单委托、行情撮合（上）
│ ├── [189M] 1-10 DeltaFQ 本地模拟交易：订单委托、行情撮合（下）
│ ├── [427M] 1-11 实操：基于 DeltaFQ 实现模拟交易（v0.7.1）
│ ├── [292M] 1-12 DeltaFStation 集成模拟交易：账户创建、管理（上）
│ ├── [502M] 1-13 DeltaFStation 集成模拟交易：账户创建、管理（下）
│ ├── [293M] 1-14 DeltaFStation 集成模拟交易：委托、成交、持仓（上）
│ ├── [429M] 1-15 DeltaFStation 集成模拟交易：委托、成交、持仓（下）
│ ├── [227M] 1-16 DeltaFStation 本地模拟交易功能优化：workflow（上）
│ ├── [243M] 1-17 DeltaFStation 本地模拟交易功能优化：workflow（下）
│ ├── [285M] 1-18 DeltaFStation 本地模拟交易源码理解：frontend
│ ├── [350M] 1-19 DeltaFStation 本地模拟交易源码理解：backend
│ └── [ 53K] 1-20 作业：基于 DeltaFStation 完成模拟交易（v0.7.5）.pdf
├── 第17周 策略自动化托管与实盘交易接口集成/
│ ├── 1-进阶功能：策略自动化运行/
│ │ └── 第1章 进阶功能：策略自动化运行/
│ │ ├── [ 86M] 1-1 从手动交易到自动化交易：算法、高频、篮子、逻辑
│ │ ├── [158M] 1-2 如何基于 DeltaFQ 实现策略自动化运行（上）
│ │ ├── [169M] 1-3 如何基于DeltaFQ 实现策略自动化运行（下）
│ │ ├── @优库 ukoou。com
│ │ ├── [180M] 1-4 实操：基于 DeltaFQ 部署你的第一个策略（v0.7.2）
│ │ ├── [100M] 1-5 实操：基于 DeltaFQ 部署你的第一个策略（分钟级）
│ │ ├── [121M] 1-6 DeltaFStation 策略自动化运行：UI、Workflow
│ │ ├── [120M] 1-7 DeltaFQ 策略自动化运行：LiveEngine（设计）
│ │ ├── [147M] 1-8 DeltaFQ 策略自动化运行：LiveEngine（源码）
│ │ ├── [152M] 1-9 DeltaFQ 策略自动化运行：LiveEngine（示例 v0.7.7）
│ │ ├── [ 85M] 1-10 DeltaFStation 策略自动化运行：Workflow（上）
│ │ ├── [124M] 1-11 DeltaFStation 策略自动化运行：Workflow（下）
│ │ ├── [ 91M] 1-12 DeltaFStation 策略自动化运行：frontend（上）
│ │ ├── [137M] 1-13 DeltaFStation 策略自动化运行：frontend（下）
│ │ ├── [126M] 1-14 DeltaFStation 策略自动化运行：backend（上）
│ │ ├── [105M] 1-15 DeltaFStation 策略自动化运行：backend（下）
│ │ ├── [112M] 1-16 实操：基于 DeltaFStation 部署自动化策略（v0.8.6）
│ │ └── [ 45K] 1-17 作业：基于 DeltaFStation 部署自动化策略（v0.8.6）.pdf
│ └── 2-进阶功能：实盘交易接口集成/
│ └── 第1章 进阶功能：实盘交易接口集成/
│ ├── [ 40M] 1-1 如何申请券商实盘交易接口（QMT）
│ ├── [ 81M] 1-2 Win云服务器部署：安装并登录 QMT、miniQMT
│ ├── [110M] 1-3 Win云服务器部署：使用 Python 连接 miniQMT
│ ├── [ 82M] 1-4 miniQMT + XtQuant 常用方法与代码示例（上）
│ ├── [117M] 1-5 miniQMT + XtQuant 常用方法与代码示例（下）
│ ├── [ 78M] 1-6 DeltaFQ 集成 miniQMT：行情模块（上）
│ ├── [161M] 1-7 DeltaFQ 集成 miniQMT：行情模块（下）
│ ├── [110M] 1-8 DeltaFQ 集成 miniQMT：交易模块（v0.9.1）
│ ├── [141M] 1-9 集成 miniQMT：策略自动化（v1.0.2）
│ ├── [ 40K] 1-10 作业：基于 DeltaFQ 的实盘交易测试（v1.0.2）.pdf
│ ├── [ 77M] 1-11 切换数据源：历史数据（v1.1.0）
│ ├── [104M] 1-12 切换数据源：实时行情（v1.2.1）
│ ├── [ 82M] 1-13 切换交易接口：实盘券商（上）
│ ├── [111M] 1-14 切换交易接口：实盘券商（下）
│ ├── [5.0M] 1-15 切换交易接口：策略自动化
│ └── [ 39K] 1-16 作业：基于 DeltaFStation 测试实盘交易（v1.3）.pdf
└── 第18周： AI Agent功能设计与代码实现：LLM驱动的智能助手/
├── 1-AI Agent 功能设计与框架搭建/
│ └── 第1章 AI Agent 功能设计与框架搭建/
│ ├── [ 54M] 1-1 Agent 架构设计：从 LLM 对话到 MCP 服务化
│ ├── [ 66M] 1-2 核心概念辨析：LLM、Agent、Tool、Skills、RAG、MCP
│ ├── [ 13M] 1-3 26.3加餐：1小时打造你自己的量化龙虾（OpenClaw）
│ └── [ 31K] 1-4 作业：从你的理解出发，梳理 AI 核心概念的区别.pdf
└── 2-AI Agent代码实现与LLM调用/
└── 第1章 AI Agent代码实现与LLM调用/
├── [112M] 1-1 AI Agent 前端界面：从辅助对话到核心入口（上）
├── [ 99M] 1-2 AI Agent 前端界面：从辅助对话到核心入口（下）
├── [155M] 1-3 AI Agent 最小化实现：LLM 层 + 记忆缓存（上）
├── [ 97M] 1-4 AI Agent 最小化实现：LLM 层 + 记忆缓存（下）
├── [165M] 1-5 AI Agent 最小化实现：工具层 + ReAct（上）
├── [188M] 1-6 AI Agent 最小化实现：工具层 + ReAct（下）
├── [167M] 1-7 Backtest Tool 实现：一键快速回测（上）
├── [152M] 1-8 Backtest Tool 实现：一键快速回测（下）
├── [171M] 1-9 Backtest Skill 实现：原子工具与编排规则（上）
├── [ 70M] 1-10 Backtest Skill 实现：原子工具与编排规则（中）
├── [126M] 1-11 Backtest Skill 实现：原子工具与编排规则（下）
└── [ 41K] 1-12 作业：基于 AI Agent 完成快速回测（v0.9.6）.pdf
└── 代码/
