三大算法与完整工作流

本次实战营采用"线上奠基+线下冲刺"的模式，在前期的7天线上课程中，学员们已掌握基础的机器学习概念。接下来的线下实战营中，课程内容紧密围绕三大机器学习算法及其在量化投资中的实际应用展开：

1. 随机森林与XGBoost原理及实战应用：课程详细讲解了集成学习的核心思想，并通过因子择时、因子组合等真实研报案例，展示了算法在量化场景下的具体实现路径。

2. PandaAI平台全流程实操：学员在平台上完成了从数据预处理、特征工程到模型训练与回测验证的完整策略开发流程，将理论算法转化为可回测的策略成果。

3. 支持向量机（SVM）与策略复盘：课程进一步讲解了SVM算法及其应用，并组织学员对三日来的学习成果进行系统复盘，巩固AI量化研究方法论。

课程严格遵循从监督学习、特征工程到模型验证的系统路径，确保学员不仅学会使用工具，更能理解 "量化交易" 的内在逻辑。

全程依托 PandaAI 平台，学员在专属环境中完成从建模到回测的全流程。平台的可视化工作流将复杂的代码开发简化为直观的拖拽操作，让学员在三天内实现传统开发需要数周才能完成的工作量。

由数学博士、一线基金经理、金融工程师组成的讲师团，从理论、策略、工程三个维度为学员提供全方位指导，确保学习内容与行业实践深度结合。

构建可复用的方法论

通过三日的高强度学习与实践，带来的是从理论到实践的质变跨越：

• 系统方法论掌握：学员建立起从数据→特征→模型→验证的完整建模流程，掌握机器学习在量化交易中的系统应用框架。
  

• 实操能力提升：通过因子组合实操比赛，学员们成功输出了具备完整回测指标的AI策略方案，获得独立完成策略设计与优化的实操能力。
  

• 项目经验积累：学员在实战中积累了宝贵的AI策略开发经验，为后续的深入研究奠定基础。

是代码，更是思维模式的升级

三天时间，输出的不仅是代码和策略。

• 是思维碰撞：在小组实操比赛中，不同背景的学员互相激发，从不同视角审视同一个因子。

• 是瓶颈突破：很多学员带着具体的困惑而来，在讲师和助教一对一的点拨下，找到了突破方向。

• 是同行社群：从课间到晚宴，热烈的讨论从未停止，一群志同道合的人由此联结。

量变学院：一条清晰的进阶路程

本次《机器学习0-1》课程，是量变学院三阶段课程体系中的第二步，承接着第一阶段多因子投资入门打下的因子基础，旨在让学员掌握机器学习这一核心算法工具，最终实现对AI工具的高效使用。

这是一条清晰的成长路径：从因子→模型→系统，帮助学员逐步成为真正的量化研究者。

每一期课程，都是一次成长的实验。

量变学院希望陪伴更多学习者，让“量化”不再只是少数人的壁垒，而成为更多人的方法论。

下次课程预告

主题：机器学习在交易中的运用（深圳）

点击图片了解详情

在接下来的课程中，我们将深入探讨如何将机器学习技术应用于实际交易场景。课程聚焦三大核心价值：

• 掌握前沿技术，理解机器学习如何将海量市场数据转化为智能交易决策；

• 提升实战竞争力，学习高精度算法在毫秒级行情中的信号生成与自动执行；

• 实现策略进化，通过强化学习让交易系统持续适应市场动态变化。

本课程由量化基金经理、深度学习博士与专业IT团队联合设计，涵盖「7天线上基础课+3天线下实操+7天线上答疑」的全链路训练，适合以下人群：

• 希望突破主观交易局限的个人交易者

• 寻求能力拓展的算法工程师与开发者

• 计划提升量化研究能力的金融机构从业者

• 期待提前积累行业竞争力的理工科学生

课程内容兼顾理论基础与实战应用，涵盖神经网络建模、因子挖掘、策略复现与组合优化等核心模块。如需了解详细大纲或报名方式，欢迎添加小助手咨询。

《机器学习在交易中的运用》（下一节课）

2025·11·28-11·30   深圳   

报名方式：扫码添加课程助理