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AI自动交易课程目录

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发表于 2026-5-6 11:38:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
AI 量化交易实战课程
C++ / Qt6  ·  CTP 实盘对接  ·  DeepSeek AI 决策  ·  从行情到自动交易的完整闭环
20 节(含选修)· 全程 C++ 实战代码 · 可直接运行与扩展
课程简介
市面上讲 AI 的课很多,但大多停在“调通一个接口、拿到一段回答”。这门课不一样——我们用 C++ / Qt6,从行情数据开始,一步步搭出一套真正能跑的 AI 量化交易系统:实时行情进来、计算技术指标、交给 DeepSeek 做出买卖决策、再通过 CTP 接口在 SimNow 模拟实盘上自动下单,最后加上监控与风控。
全程以工程实战为主线,每节都有可运行的 .h / .cpp 代码,最终你得到的不是一堆零散 Demo,而是一个结构清晰、可继续扩展的完整项目。
课程亮点
• 端到端实战:不止“调通 API”,而是从 0 搭出能自动交易的完整系统。
• 真实交易接口:对接 CTP / SimNow 模拟实盘,下真实结构的委托单。
• AI 来做决策:接入 DeepSeek,让大模型输出 买 / 卖 / 观望 + 理由。
• 全程硬核代码:20 节实战,手把手 .h / .cpp,可直接运行。
• 诚实不画饼:讲清手续费、滑点、风控,以及回测与实盘的真实差距。
适合人群
• C++ / 编程基础,想入门量化交易的开发者
• 想把 AI 真正用到交易系统里,而不止于调个接口的人
• 想要一套能跑、能改、能扩展的完整工程模板的人
学完你将能够
▸ 独立搭建 行情 → 指标 → AI 决策 → 自动下单 → 风控 的完整交易系统
▸ DeepSeek 的决策接入 SimNow 模拟实盘,实现自动交易
▸ 掌握 CTP 行情与交易接口 的对接,及下单 / 撤单 / 持仓管理
▸ 理解成本与风控,建立能长期运行的策略框架
▸ 拥有一套可直接运行、可继续扩展 C++ / Qt6 工程代码
课程大纲(6 大模块 · 20 节)第一部分 基础与环境
打好开发地基:环境、行情数据、K 线。
1课 AI 量化环境搭建及常用工具
搭好 C++ / Qt6 / VS2022 开发环境与工具链,为全课打底。
2课 CSV 行情数据读取
多线程读取行情数据(QThread + Worker),界面流畅不卡顿。
3课 Tick 到 K 线合成
把逐笔 Tick 聚合成各周期 K 线(BarBuilder)。
第二部分 技术指标
四大常用指标,作为 AI 判断的“输入素材”。
4课 MA 均线指标
集成 TA-Lib,计算多周期均线。
5课 MACD 指标
趋势与动量信号。
6课 RSI 指标
超买超卖判断。
7课 BOLL 布林带
波动通道与区间。
第三部分 AI 决策层(核心)
本课的灵魂:让大模型读懂指标、给出交易决策。
8课 为什么用 AI 来做决策
LLM 在量化中的角色、能力与边界,建立正确预期。
9课 格式化指标、设计 Prompt
把指标数据组织成大模型能读懂的提示词。
10课 接入 DeepSeek API
异步请求、响应解析、错误处理全流程。
11课  AI 返回解析成交易信号
解析出 / 卖 / 观望 + 置信度 + 理由,并做好容错。
第四部分 SimNow 模拟实盘
把决策接到真实交易接口,让系统自己跑起来。
12课 行情与交易接口登录
CTP 双接口(行情 md + 交易 td)认证登录全流程。
13课 模拟下单、持仓、撤单
完整委托流程:报单、查持仓、撤单。
14课  AI 信号接入实盘下单
AutoTrader 把 AI 信号换算成开 / 平仓订单并自动执行。
15课 实时行情接入
CSV 切换到实时行情(mdSpi),闭环真正跑起来。
16课 模拟盘运行与监控
监控面板、断线重连、运行记录与复盘。
第五部分 风险、验证与总结
先活下来,再谈收益——这部分决定系统能不能长期跑。
17课 手续费、滑点与风险管理
认清回测与实盘的鸿沟,建立仓位 / 止损 / 熔断风控。
18课 策略验证的正确方法与课程总结
科学评估策略、诚实复盘与避坑。
19课 回测验证——AI 决策到底行不行
用历史数据检验策略,算收益率 / 胜率 / 最大回撤。
第六部分 可视化增强(选修)
20课 指标数据的统一管理与可视化
表格 + 图表,把指标直观呈现。
联系与报名
咨询 QQ:417806781
学习交流 QQ 群:1076939075(群「AI 量化技术交流」)
课件、源码、实盘答疑都在群里,欢迎扫码或搜群号加入。
风险提示
本课程教授的是软件工程与系统搭建能力,不构成任何投资建议。量化交易存在风险,模拟盘表现不代表实盘收益,请理性对待、谨慎实盘。
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