01
篇章 01量化入门与金融认知
先理解量化在解决什么问题，再补齐市场、品种和风险基础。
3 节已归类建议 5-7 节
COURSE ARCHITECTURE
8 个稳定篇章，承接 50+ 节课程
当前已整理 21 节内容。可以按主题查找，也可以切换到学习路径。
短课讲解互动实验学习自测
02
篇章 02Python 与量化工具
建立可以重复使用的编程、分析和研究环境。
框架已建立建议 5-7 节
包含子章节
- Python 基础待补充
- 数据工具待补充
- 研究环境待补充
03
篇章 03市场数据与数据处理
理解数据来源、清洗过程和常见偏差，保证研究输入可靠。
框架已建立建议 6-8 节
包含子章节
- 数据来源待补充
- 数据处理待补充
- 研究偏差待补充
04
篇章 04指标、因子与特征工程
把市场信息转成可计算、可比较、可检验的研究特征。
7 节已归类建议 6-8 节
05
篇章 05策略原理与信号设计
从收益来源出发，写清入场、退出、仓位与失效条件。
9 节已归类建议 7-9 节
06
篇章 06回测评估与策略验证
把交易成本、评价指标和样本外验证纳入统一研究标准。
2 节已归类建议 6-8 节
07
篇章 07组合管理、风控与执行
从单个信号走向仓位、组合、风险预算和真实执行约束。
框架已建立建议 6-8 节
包含子章节
- 仓位与风险待补充
- 组合构建待补充
- 交易执行待补充
08
篇章 08AI 量化与综合实战
用 AI 辅助研究、编码和检查，并完成端到端量化项目。
框架已建立建议 5-7 节
包含子章节
- AI 辅助研究待补充
- AI 辅助编码待补充
- 综合项目待补充
以后新增课程，优先进入已有篇章。
只有能够独立支撑至少 5 节课程的新领域，才增加一级篇章。普通新增只需要指定学习阶段、篇章和子章节。