弄懂你在用的 AI，让每个投资判断都能被验证。
6 个板块：AI 学习、投资基础、量化交易、金融数据技术、基金从业备考、缠论精读。已开放 221 节课，按你的目标挑一条路线开始。
你想解决什么问题？从这里开始
每条路线三步，跨板块也没关系。不锁课，想跳着学也可以。
- 我想弄懂 AI
从机器学习原理讲到大模型、提示词和 Agent，数学只要高中水平。
- 我想用 AI 做投研
先学会把需求说清楚、给 AI 喂对资料，再看 AI 投研助手怎么搭。
- 我刚开始投资
先分清哪些钱能投，再把股票、行情和财报的基本语言学会。
- 我想做量化
先打好投资基础，再学把想法写成规则、用数据检验。
- 我要考基金从业
按科目学考点，最后用公式表和必背数字冲刺。
- 我想看懂缠论
先按定义学会画分型和笔，再学中枢和买卖点，最后用数据检验。
- 我做数据或开发
看懂行情数据怎么产生、存储和对外服务，再进入量化专题。
每个板块都是一套完整的课
课程持续更新。还没写到的课会先出现在目录里，标着“即将开放”。
从机器学习原理讲到大模型、提示词、上下文工程和 Agent，弄懂你每天在用的 AI。
适合每天在用 AI、想知道它怎么工作、怎样用得更稳的人
- 说清大模型是怎样训练出来、怎样生成回答的
- 写出清楚、可复用的提示词和结构化输出
- 理解 RAG、记忆和上下文工程
从股票是什么，到写出一份有证据、算过账的模拟投资计划。
适合刚开始投资、想先把基本功打牢的人
- 看懂行情、K 线和成交量
- 读懂三张财报和估值指标
- 算清收益、费用和回撤
从一句市场判断，到一条可以用数据检验的规则。
适合想把投资想法写成规则、用数据检验的人
- 把想法写成可检查的规则
- 读懂一份回测报告
- 先定好风险规则
行情数据从产生到变成 Agent 能调用的工具，中间每一步怎么做对。
适合做数据、写工具，或想看懂金融数据产品的人
- 从逐笔数据聚合出 K 线
- 处理复权、时区和交易日历
- 选对存储和计算方案
按考点学完科目一和科目二，配上公式表、必背数字和考前冲刺。
适合准备基金从业资格考试的人
- 理清科目一的法规主干
- 会算科目二的收益、风险和债券题
- 记住高频数字、期限和比例
跟着《教你炒股票》一步步读懂缠论：分型、笔、线段、中枢、走势与买卖点。
适合想系统理解缠论概念，又不想被玄学说法带偏的人
- 按定义画出分型、笔和线段
- 说清中枢、走势类型和背驰
- 理解三类买卖点的定义和前提
量化交易板块已有 21 节主线课和 6 个专题，每课都配互动实验。
先把最常见的问题讲清楚
每题先用 30 秒给结论，再展开依据和相关课程。
量化交易是把交易想法写成可检查的规则，先用数据验证，再决定是否执行；程序化交易只是用程序下单，两者相关但不是一回事。
量化交易的收益从哪里来？收益来自可验证的市场规律和执行纪律，常见思路有趋势、震荡、价差和高频；每种方法都有适用环境、成本和失效条件。
个人做量化有优势吗？个人未必有速度和规模优势，但可以从熟悉的问题出发，做小而清楚、能复核的工具；优势要靠数据、规则和验证证明。
学量化一定要会编程吗？AI 能帮到哪一步？入门不必先成为程序员，但要能说清交易规则、数据和验收方法。AI 可帮你写和改代码，不能替你定义逻辑、确认数据或完成验证。
个人做量化需要准备哪些数据和工具？先准备来源清楚的历史数据、处理数据的环境和可复核的记录，再按任务增加行情服务、财务字段或执行工具；不要一开始把所有东西装齐。
回测赚钱，为什么实盘会亏？回测只是按历史假设重放规则，不保证未来重复。数据、成交、成本、市场环境和执行状态只要有一项不一样，实盘结果就可能变差。