课程定位

本课关注AI资管与量化策略的结合，讨论期货市场中的应用机会。学习时可以把注意力放在数据如何转为可检验的问题、策略结果如何解释，以及在实际市场条件下可能遇到什么约束。以下是围绕主题整理的学习参考，具体授课内容以课堂为准。

课程内容与学习重点

理解AI与量化研究的交点

可以从信息整理、信号识别和研究流程三个角度理解AI可能发挥的作用。以多类市场信息整理为例，先区分原始信息、加工变量和最终判断，关注数据是否完整、时间是否对齐，以及结果能否解释给其他研究人员。这样便于对照不同方法适合回答的问题。

用验证意识看待策略表现

学习时可思考历史表现如何受到样本区间、交易成本和市场状态影响。比如同一研究想法在趋势明显和波动剧烈的阶段可能表现不同，样本内的结果也需要通过其他区间进一步观察。把假设条件、评价口径和局限写清楚，便于区分可讨论的发现与尚需检验的想法。

把约束放在机会判断里

期货市场的保证金、流动性和价格波动都会改变策略面临的条件。可以结合假设情形，思考数据延迟、执行偏差或突发行情出现时，哪些信号需要复核，哪些结果应重新评估。这些例子用于理解研究与风险边界，不对应具体交易指令或收益判断。

适合人群

适合从事市场研究、资管、金融科技或产业风控的学习者，也适合希望建立量化研究基本认识的人员。可事先准备自己对数据来源、策略验证或风险评估的具体问题。

授课老师

黎新平。课表明确由其主讲AI资管与期货市场量化策略的应用专题。

开课与报名咨询

课程安排为2026年11月14日上午，学习时长半天。城市、场地和具体钟点详询。单模块参课方式、费用及席位请通过下方表单咨询确认。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。