AI量化金融课程 | 智能时代的金融工程实践

2026年深圳零一学院少年派·挑战营（Talent Youth Pi Camp）正式开放申请！顶尖专家全程指导，聚焦前沿课题与真实挑战，助你构建AI时代的核心能力体系。

面向七年级及以上学生开放，欢迎勇于突破、期待与未来对话的你加入！

本次我们邀请到《AI驱动的量化金融：从因子模型到量化智能体》课程团队，为大家详细介绍课程特色与核心内容。更多精彩内容将陆续发布，敬请期待！

科学研究范式的演进

从经验观察到 AI for Science

数百年来，人类科研经历了从“经验观察”（第一范式）、“理论推导”（第二范式）、“计算机模拟”（第三范式）到“数据驱动”（第四范式）的四次重大突破。然而，面对金融市场、气候变化、城市治理等真正的“复杂系统”时，传统数学公式和统计模拟往往力不从心——这些系统包含海量变量、强烈的非线性特征，以及微观个体间持续的动态博弈。

如今，随着大语言模型（LLM）和深度强化学习等前沿技术的突破，全球顶尖学术圈正加速迈向“第五范式”（AI for Science）。在这个新时代，AI不再仅仅是处理数据的被动计算工具，而是成为帮助我们在高维、动态环境中自动提取特征、发现复杂规律的“高维显微镜”。对中学生而言，想要真正体验并掌握这一最前沿的科研范式，真实、高频且充满博弈的金融市场，无疑是研究复杂系统的最佳“实验室”。

真实市场环境

中学生研究复杂系统的理想“实验室”

为什么一条财经新闻、一次政策调整，甚至社交媒体上集体情绪的波动，都可能在短期内改变整个市场的走向？当海量数据、突发事件与人类的贪婪恐惧同时涌入市场时，我们能否建立一个可验证、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适配的复杂系统“实验室”。它不仅足够真实、足够复杂，更重要的是，它的海量历史数据完全公开透明，且极易通过代码进行低成本的模拟、回测与验证。这为学生提供了一个绝佳的实践平台。

认知边界：认识 AI 与数学工具的“能力边界”

这是一门典型的深度组课程：代码与数学不是点缀，而是核心工具。面对海量数据、复杂噪音和不断变化的环境，人类的直觉往往并不可靠。学习这门课程，你能够体会到复杂系统研究的前沿，并在真实问题中训练自己的数学模型思维。通过亲自处理数据清洗、特征提取、模型偏差与交易规则等一整套真实问题，你将更深入地认识到人工智能的“能”与“不能”。它们能帮我们从看似无序的数据中识别结构、把模糊判断转化为可计算的模型，但它们绝不是全知全能的“预测魔法”。理解工具的局限性，往往比学会使用工具本身更具学术价值。

直击本质：体验真实复杂系统研究的难点与机遇

在这个过程中，课程培养的并不只是金融应用能力，更是一种面向复杂系统的底层研究能力。你将亲自体验这类真实复杂系统研究的难点与机遇：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，寻找突破口的数据特征？这不仅是量化研究的核心，更是所有严谨科学研究的必经之路。

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入手。你会学习如何进行数据整理、清洗、对齐与特征提取，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本直觉。

在此基础上，课程会进一步引入机器学习方法，帮助你理解当传统线性框架不足以描述现实时，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的信号，理解自然语言处理在量化研究中的应用方式。

随着研究深入，你还将在导师提供的框架中，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，并形成决策闭环。这里的重点，不是追求夸张的“炫技效果”，而是帮助你建立对动态决策系统的初步认识。

学会严谨验证

比"会用工具"更重要

这门课的核心思路，不只在于机器学习或数学工具本身，更在于它对研究过程的要求。在这里，任何看似漂亮的结果都不自动成立。你需要学习识别前视偏差，理解回测边界，认识交易成本、调仓频率与市场规则对结果的影响，并检验模型在不同时间区间、不同条件下是否仍然稳健。

课程会特别强调一种重要的研究习惯：先怀疑，再验证。

研究不是为了尽快得到一个“好看答案”，而是为了判断一个答案是否可信。只有当数据处理、规则约束与验证过程都站得住脚，一个结论才真正具有意义。

从市场问题出发

也走向更广泛的现实议题

虽然课程以金融市场为窗口，但它训练的是更底层的方法：如何把现实世界中的复杂现象转化为数据问题，如何用代码与数学模型描述问题，又如何在规则约束下不断修正判断。

因此，这门课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，如何把企业治理、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可能。

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博士学位。

长期深耕量化金融与复杂系统建模领域。他不仅拥有深厚的数理金融学术背景，更致力于将前沿的AI技术（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，他将带领学生以上帝视角俯瞰市场，在代码与数据的交织中，掌握应对未来不确定性的核心元能力。

你将带走什么

跨学科硬核知识库

提前解锁大学级别的数据科学、应用数学、机器学习与金融工程的交叉知识图谱。

核心科研素养提升

在反复的代码调试、模型失效与重构中，培养你面对复杂问题的抗挫折能力、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、回测数据与路演报告，将作为一份完整的项目经历，为你未来的学业规划与背景提升提供有力的实践证明。

招募令

谁适合接受这项挑战？

作为一门深度组课程，我们不简单以年级划线。相比于你现在掌握了多少现成的技巧，我们更看重你对数学的亲近感与探究欲——面对看似复杂公式推导、复杂的统计分布和抽象的底层逻辑时，你是否能做到“不发怵”，甚至愿意持续死磕、主动剥丝抽茧寻找规律？

只要你不畏惧数学模型，愿意在真实数据中反复试错与验证，这门课就会为你提供充足的弹药。非常适合未来有意向在人工智能、数据科学、应用数学或复杂系统等交叉领域深造的潜力股。

研究方向启发

你会从哪找到自己的问题？

Idea 1：经典因子 vs 机器学习 传统的“价值”或“动量”因子在当今高波动的市场中是否已经失效？我们能否用机器学习算法捕捉传统线性模型无法发现的复杂特征，改进因子组合，使其在不同的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 面对海量的市场新闻、企业公告与社交媒体讨论，你能否利用大语言模型（LLM）等自然语言处理技术，从繁杂的文本中提取有效信号？例如，精准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，并以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 当市场遭遇突发的“黑天鹅”事件时，纯数学的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，展现出强大的鲁棒性（Robustness）？

报名参加

营地时间

第一期 6 月 20 日 — 6 月 30 日;第二期7月20日一7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，并对数学感兴趣。特别优秀者可适当放宽。

对科技创新有强烈探索欲，愿意投入高强度学习实践。

具备一定创新思维与动手意愿，能适应挑战型学习。

报名时间

滚动录取，录满为止。

报名方式

点击链接或扫描二维码报名。请完整填写信息并提交能体现兴趣与能力的材料，我们将综合评估与课程匹配；通过后发送录取通知。录取结果与缴费通知将发送至报名邮箱，请留意查收。

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；未在规定时间完成缴费视为放弃录取资格。

营地荣誉

在本项目中表现优异、展现出顶尖X型特质的学生，将由零一专家委员会评审，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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