少年营课程速览｜AI赋能量化金融：从因子研究到智能决策

深圳零一学院2026暑期少年派·挑战营（Talent Youth Pi Camp）现已启动招募！由顶尖导师全程指导，聚焦真实问题与真实研究，带你在AI时代打造关键“元能力”。

课程主要面向七年级及以上学生，欢迎希望突破自我、主动拥抱未来的你加入！

挑战营第二期预计于7月中下旬开启，欢迎持续关注最新动态。

本期我们特别邀请《AI驱动的量化金融：从因子模型到量化智能体》课程团队，为大家详细解析课程特色与核心内容。后续还将推出更多精彩分享，敬请关注！

科研范式的演进

从经验观察迈向 AI for Science

数百年来，人类科学研究已先后经历“经验观察”（第一范式）、“理论推演”（第二范式）、“计算机模拟”（第三范式）以及“数据驱动”（第四范式）四次重要跃迁。然而，当面对金融市场、气候变化、城市治理这类真正的“复杂系统”时，传统数学公式和统计模拟常常显得力不从心——因为这些系统中存在海量变量、强烈非线性，以及个体之间持续不断的动态博弈。

当下，随着大语言模型（LLM）和深度强化学习等前沿技术迅速发展，全球顶尖学术界正加快迈向“第五范式”（AI for Science）。在这一新阶段，AI 不再只是被动处理数据的工具，而成为能够在高维动态环境中自动提炼特征、发现复杂规律的“高维显微镜”。对于中学生来说，若想真正接触并掌握这一前沿科研范式，真实、高频且充满博弈的金融市场，无疑是研究复杂系统最理想的“沙盘”。

真实市场

中学生探索复杂系统的理想“沙盘”

为什么一条财经新闻、一次政策调整，甚至社交媒体上一轮集体情绪波动，都可能在短时间内改变市场走向？当海量数据、突发事件与人性的贪婪和恐惧同时涌入市场时，我们是否还能构建一个可验证、可迭代的理性决策模型？

对中学生而言，金融市场是一个极其难得且高度契合的复杂系统“沙盘”。它既足够真实，也足够复杂，更重要的是，其海量历史数据公开透明，并且可以借助代码以较低成本完成模拟、回测和验证。这为学生提供了非常理想的实践环境。

认知边界：理解 AI 与数学工具的“能做什么”与“不能做什么”

这是一门典型的精深组课程：代码与数学不是装饰，而是核心方法。面对海量数据、复杂噪声和持续变化的环境，人类直觉往往并不可靠。学习这门课程，你将有机会贴近复杂系统研究前沿，并在真实问题中锻炼自己的数学建模思维。通过亲手完成数据清洗、特征提取、模型偏差分析和交易规则设计等一整套真实任务，你会更深刻地理解人工智能的“能力边界”。它们可以帮助我们从看似杂乱的数据中识别结构，把模糊判断转化为可计算模型，但绝不是无所不能的“预测魔法”。认识工具的局限，往往比单纯学会使用工具更具研究价值。

直达本质：感受真实复杂系统研究的难点与机遇

在这一过程中，课程培养的并不仅仅是金融应用能力，更是一种面向复杂系统的底层研究能力。你将亲身感受到这类真实复杂系统研究中的挑战与机会：如何在真实规则约束下判断一个结论究竟是有效发现，还是偶然的统计巧合？如何在不断试错中挖掘可能带来突破的数据特征？这不仅是量化研究的核心，也是所有严谨科学研究的必经路径。

从经典因子到 AI 方法，构建研究框架

课程将从真实市场数据出发。你会学习如何整理、清洗、对齐数据并提取特征，理解价格、成交量、财务指标等变量背后的含义，并从经典因子研究切入，建立对量化建模的基础直觉。

在此基础上，课程还将进一步引入机器学习方法，帮助你理解当传统线性框架无法充分描述现实问题时，模型如何处理更复杂的非线性关系。你将初步接触AI工具，也会尝试把新闻、公告、财报等文本信息转化为可分析信号，理解自然语言处理在量化研究中的具体用法。

随着研究不断深入，你还将在导师提供的框架下，初步接触智能体式决策思路，理解模型如何在动态环境中接收反馈、调整行为，并逐步形成决策闭环。这里的重点，并不是追求夸张的“炫技展示”，而是帮助你建立对动态决策系统的初步认知。

学会严谨验证

比"会用工具"更关键

这门课的核心理念，不仅在于机器学习或数学工具本身，更在于它对研究过程提出的要求。在这里，任何看上去漂亮的结果都不会被默认成立。你需要学会识别前视偏差，理解回测边界，认识交易成本、调仓频率和市场规则对结果的影响，并检验模型在不同时间区间、不同条件下是否依旧稳健。

课程会特别强调一种重要的研究习惯：先质疑，再验证。

研究并不是为了尽快得到一个“漂亮答案”，而是为了判断这个答案是否值得相信。只有当数据处理、规则约束和验证流程都经得起推敲，一个结论才真正具有意义。

从市场问题出发

也延展到更广泛的现实议题

虽然课程以金融市场为观察窗口，但它训练的是更底层的方法：如何将现实世界中的复杂现象转化为数据问题，如何用代码和数学模型描述问题，又如何在规则约束下不断修正自己的判断。

因此，这门课程不仅适合对量化研究或 AI 应用感兴趣的学生，也适合希望系统提升编程、建模与研究能力的同学。课程后半段还会进一步讨论，如何将企业治理、环境责任等现实议题纳入分析框架，理解量化方法在更广泛社会问题中的应用空间。

课程领衔导师

James Guo

清华大学金融工程研究员，新加坡国立大学金融学博士。

他长期深耕量化金融与复杂系统建模领域。不仅具备扎实的数理金融学术背景，也一直致力于将前沿AI技术（如大语言模型、深度强化学习）引入量化投研体系。在本次营地中，他将带领学生以更高维视角观察市场，在代码与数据交织的过程中，掌握应对未来不确定性的关键元能力。

你将收获什么

跨学科硬核知识体系

提前打开大学层级的数据科学、应用数学、机器学习与金融工程交叉知识图谱。

核心科研素养提升

在反复的代码调试、模型失效与重构过程中，培养你面对复杂问题时的抗挫能力、逻辑推演能力与深度思考习惯。

高质量项目作品集

你独立完成的量化策略代码、回测数据和路演报告，将组成一份完整项目经历，为未来学业规划与背景提升提供有力的实践证明。

招募令

谁适合迎接这项挑战？

作为一门精深组课程，我们不会简单用年级划线。相比你当前已经掌握多少现成技巧，我们更重视你对数学的亲近感与探索欲——当面对看似复杂的公式推导、统计分布和抽象底层逻辑时，你是否能够“不发怵”，甚至愿意持续钻研、主动抽丝剥茧地寻找规律？

只要你不惧怕数学模型，愿意在真实数据中不断试错与验证，这门课程就能为你提供充足支持。它尤其适合未来希望在人工智能、数据科学、应用数学或复杂系统等交叉领域继续深造的潜力学生。

研究方向启发

你会从哪里找到属于自己的问题？

Idea 1：经典因子 vs 机器学习 传统的“价值”或“动量”因子在当下高波动市场中是否已经失灵？我们能否借助机器学习算法捕捉传统线性模型难以发现的复杂特征，优化因子组合，使其在不同宏观周期下依然保持稳健？

Idea 2：非结构化数据与企业行为雷达 面对海量市场新闻、企业公告和社交媒体讨论，你能否利用大语言模型（LLM）等自然语言处理技术，从复杂文本中提取有效信号？例如，更精准地识别企业在长期治理、社会影响或技术创新方面的真实动向，并据此构建一个超越传统财务指标的量化组合？

Idea 3：极端事件下的模型鲁棒性 当市场遭遇突发“黑天鹅”事件时，单纯依赖数学时间序列预测往往会失效。我们能否设计一种机制，让量化模型在面对极端波动和未知风险时，能够像智能体一样动态调整风险敞口，展现更强的鲁棒性（Robustness）？

报名参加

营地时间

2026 年 6 月 20 日 — 2026 年 6 月 30 日

营地地点

深圳零一学院

报名要求

9年级及以上，具备编程基础，并对数学有兴趣。特别优秀者可适当放宽。

对科技创新有强烈探索热情，愿意投入高强度学习与实践。

具备一定创新思维与动手意愿，能够适应挑战型学习。

报名时间

即日起至 2026 年 5 月 20 日（滚动录取，额满即止）

报名方式

扫码即可进行报名

营地费用

费用标准请联系招生老师咨询。费用包含营期食宿，不含往返深圳交通费用；未在规定时间内完成缴费将视为自动放弃录取资格。

营地荣誉

在本项目中表现突出、展现出顶尖X型特质的学生，将由零一专家委员会评审，并有机会直接获得“星空少年”荣誉（该证书仅通过夏校等高阶项目严格选拔发放）。

招生咨询

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