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招標(biāo)代理公司（立即查看） 受業(yè)主單位（立即查看） 委托，于2025-10-13在采購與招標(biāo)網(wǎng)發(fā)布 基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建培訓(xùn)項(xiàng)目。現(xiàn)邀請全國供應(yīng)商參與投標(biāo)，有意向的單位請及時(shí)聯(lián)系項(xiàng)目聯(lián)系人參與投標(biāo)。 基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建培訓(xùn)項(xiàng)目競價(jià)公告JJ（略）...說明：各有關(guān)當(dāng)事人對競價(jià)公告內(nèi)容有異議的，可以在競價(jià)截止時(shí)間前通過規(guī)定途徑提起異議，逾期將視為無異議，不予受理。采購單位：華南師范大學(xué)聯(lián)系人：（略）話：（略）E-mail：無傳真：無聯(lián)系手機(jī)：無郵編：無--采購管理部門聯(lián)系方式：（略）投資策略構(gòu)建培訓(xùn)項(xiàng)目競價(jià)編號：JJ（略）采購類型：服務(wù)類開始時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）項(xiàng)目預(yù)算（略）：（略）,（略）.（略）結(jié)束時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）--一、基本信息競價(jià)編號：JJ（略）項(xiàng)目名稱：基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建培訓(xùn)項(xiàng)目項(xiàng)目預(yù)算（略）：（略）,（略）.（略）報(bào)價(jià)方式：總價(jià)報(bào)價(jià)采購單位：華南師范大學(xué)聯(lián)系人：（略）*最少有效報(bào)價(jià)家數(shù)：3聯(lián)系電話：******聯(lián)系手機(jī)：******（略）：******異議反饋：******開始時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）截止時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）要求：本項(xiàng)目要求報(bào)價(jià)時(shí)（略）-（略）-（略）:（略）:（略）項(xiàng)目預(yù)算（略）：（略）,（略）.（略）結(jié)束時(shí)間：（略）-（略）-（略）:（略）:（略）--報(bào)價(jià)方式說明：總價(jià)報(bào)價(jià)：要求供應(yīng)商按照清單進(jìn)行（略）項(xiàng)報(bào)價(jià)并乘以數(shù)量匯總計(jì)算出總價(jià)。單價(jià)報(bào)價(jià)：要求供應(yīng)商按照清單進(jìn)行（略）項(xiàng)報(bào)價(jià)并匯總計(jì)算出單價(jià)合計(jì)價(jià)。【注意：采購數(shù)量為1個(gè)的單一產(chǎn)品，一般適用于總價(jià)報(bào)價(jià)，而非單價(jià)報(bào)價(jià)】下浮率報(bào)價(jià)：以百（略）比表示，要求供應(yīng)商進(jìn)行統(tǒng)一下浮率報(bào)價(jià)，計(jì)算方式為預(yù)算*（1-下浮率）【舉例：預(yù)算為（略），所報(bào)下浮率為（略）%，則成交價(jià)為（略）*（1-（略）%）=（略）】【選擇此報(bào)價(jià)方式則產(chǎn)品數(shù)量應(yīng)填寫為1】折扣報(bào)價(jià)：以百（略）比表示，要求供應(yīng)商進(jìn)行統(tǒng)一折扣報(bào)價(jià)，計(jì)算方式為預(yù)算*折扣【舉例：預(yù)算為（略），所報(bào)折扣為9折（表示為（略）%），則成交價(jià)為（略）*（略）%=（略）】【選擇此報(bào)價(jià)方式則產(chǎn)品數(shù)量應(yīng)填寫為1】拍賣報(bào)價(jià)：要求供應(yīng)商按照清單進(jìn)行（略）項(xiàng)報(bào)價(jià)并乘以數(shù)量匯總計(jì)算出總價(jià)，價(jià)高者中。二、資格條件資格條件：1、講師需兼顧高校授課經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。2、講師必須擁有碩士及以上學(xué)歷背景，或擁有中級及以上職稱。3、服務(wù)商需提供有效期內(nèi)的國家高新技術(shù)企業(yè)資質(zhì)。4、服務(wù)商需有其他高校金融碩士或者統(tǒng)計(jì)碩士實(shí)踐實(shí)訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，提供其他高校實(shí)訓(xùn)合作合（略）要求付款方式：完成合同約定內(nèi)容，驗(yàn)收通過并收到發(fā)票后（略）個(gè)工作日內(nèi)，（略）%合同金額。履約保證金：無需履約保證金交付時(shí)間：合同簽訂后3個(gè)月內(nèi)完成交付地址：（略）反饋和學(xué)習(xí)評價(jià)。其他要求：1、服務(wù)商安排（略）實(shí)訓(xùn)時(shí)需建立班級答疑群，講師在課程期間實(shí)時(shí)（略）答疑。2、服務(wù)商需安排1-2名及兩名以上講師到線下做行業(yè)實(shí)訓(xùn)，一名老師主講課程，另外一位老師負(fù)責(zé)答疑，協(xié)助主講老師授課。3、服務(wù)（略）的學(xué)生賬戶及相應(yīng)的數(shù)據(jù)資源。--報(bào)價(jià)人資格條件：1、講師需兼顧高校授課經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。2、講師必須擁有碩士及以上學(xué)歷背景，或擁有中級及以上職稱。3、服務(wù)商需提供有效期內(nèi)的國家高新技術(shù)企業(yè)資質(zhì)。4、服務(wù)商需有其他高校金融碩士或者統(tǒng)計(jì)碩士實(shí)踐實(shí)訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，提供其他高校實(shí)訓(xùn)合作合同。--備注：--各有關(guān)當(dāng)事人對競價(jià)成交結(jié)果有異議的，可以在競價(jià)結(jié)果公告發(fā)布之日起3天內(nèi)提起異議，逾期將視為無異議，不予受理。--四、技術(shù)要求????項(xiàng)目名稱：基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建培訓(xùn)項(xiàng)目--序號標(biāo)的名稱數(shù)量計(jì)量單位生產(chǎn)廠商品牌型號規(guī)格產(chǎn)品類別型號--是否限定品牌技術(shù)要求1基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建培訓(xùn)項(xiàng)目1.（略）項(xiàng)無無否要求面向金融專碩和應(yīng)統(tǒng)專碩提供基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建，需提供（略）前置課程、5天的線下實(shí)訓(xùn)課程，需提供滿足金融量化投資策（略）賬號和相應(yīng)的金融數(shù)據(jù)庫，實(shí)訓(xùn)人數(shù)（略）人。前置（略）課程內(nèi)容要求第一課：金融量化基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)提取1.股票量化基礎(chǔ)1.1股票基礎(chǔ)上）股票基礎(chǔ)與交易制度1.2股票基礎(chǔ)（中）股票數(shù)據(jù)和行業(yè)指數(shù)的提取1.3股票基礎(chǔ)（下）指數(shù)、因子和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的提取2期貨量化基礎(chǔ)2.1期貨基礎(chǔ)和交易規(guī)則2.2期貨數(shù)據(jù)與量化提取3案例：（略）析期貨品種流動(dòng)性和波動(dòng)性3.1期貨流動(dòng)性和波動(dòng)性（略）析4基金量化基礎(chǔ)4.1基金的定義（略）類和凈值4.2基金交易規(guī)則和評價(jià)指標(biāo)第二課：金融數(shù)據(jù)處理與可視化（略）析1.金融數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)1.1金融數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)1.2金融數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)2.金融數(shù)據(jù)處理2.1金融數(shù)據(jù)處理2.2金融數(shù)據(jù)處理3.金融時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理3.1金融時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理3.2金融時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理4.金融數(shù)據(jù)可視化4.1金融數(shù)據(jù)可視化4.2金融數(shù)據(jù)可視化5.案例：滬深（略）指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間（略）析5.1案例：滬深（略）指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間（略）析5.2案例：滬深（略）指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間（略）析第三課：量化投資基礎(chǔ)1.量化投資概述1.1量化投資概述2.量化投資策略基礎(chǔ)2.1量化策略基礎(chǔ)3.策略評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建3.1策略評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建上3.2策略評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建下4.技術(shù)技術(shù)形態(tài)指標(biāo)（略）析和實(shí)踐技術(shù)指標(biāo)理論和實(shí)踐4.1技術(shù)指標(biāo)理論4.2Python實(shí)踐第四課：經(jīng)典量化策略實(shí)現(xiàn)1.均線交易策略實(shí)現(xiàn)1.1均線交易策略原理與數(shù)據(jù)導(dǎo)入1.2均線交易策略方法1和2實(shí)現(xiàn)1.3計(jì)算收益率并可視化方法（略）.4計(jì)算收益率并可視化方法（略）.5方法1和方法2策略收益風(fēng)險(xiǎn)評估1.6均線策略優(yōu)化2動(dòng)量交易策略實(shí)現(xiàn)2.1動(dòng)量策略概念和原理以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入2.2單日動(dòng)量策略實(shí)現(xiàn)2.3動(dòng)量策略參數(shù)尋優(yōu)2.4動(dòng)量策略優(yōu)化3均值回歸3.1均值回歸測率概念和原理以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入3.2均值回歸策略實(shí)現(xiàn)3.3均值回歸策略計(jì)算年化收益率并作圖4配對交易策略4.1配對交易策略概念和數(shù)據(jù)導(dǎo)入4.2配對策略實(shí)現(xiàn)參數(shù)求值與標(biāo)準(zhǔn)化4.3配對策略倉位設(shè)定4.4配對交易策略計(jì)算收益率并作圖第五課：量化交易策略實(shí)現(xiàn)和回測1策略回測框架介紹1.1策略框架介紹1.2雙均線策略實(shí)現(xiàn)1.3三均線策略（略）析實(shí)現(xiàn)2.策略（略）2.1策略（略）3案例：使用框架實(shí)現(xiàn)BiaAverage策略構(gòu)建3.1案例：BiasAverage策略實(shí)現(xiàn)第六課：金融量化基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)提取1.1.1量化投資概述1.2.1股票基礎(chǔ)上）股票基礎(chǔ)與交易制度1.2.2股票基礎(chǔ)（中）股票數(shù)據(jù)和行業(yè)指數(shù)的提取1.2.3股票基礎(chǔ)（下）指數(shù)、因子和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的提取1.3.1期貨基礎(chǔ)和交易規(guī)則1.3.2期貨數(shù)據(jù)與量化提取1.3.3期貨流動(dòng)性和波動(dòng)性（略）析第七課：量化交易策略實(shí)現(xiàn)和回測2.1.1量化策略結(jié)構(gòu)介紹2.1.2量化相關(guān)API講解2.1.3雙均線策略實(shí)現(xiàn)2.1.4三均線策略實(shí)現(xiàn)2.2.1策略（略）詳解2.2.2案例：BollBrand策略實(shí)現(xiàn)2.2.3案例：BiasAverage策略實(shí)現(xiàn)第八課單技術(shù)指標(biāo)量化策略3.1趨勢指標(biāo)3.2反趨勢指標(biāo)3.3壓力支撐指標(biāo)3.4量價(jià)指標(biāo)3.5能量指標(biāo)3.6波動(dòng)指標(biāo)第九課復(fù)合技術(shù)指標(biāo)量化策略4.1MACD+SMA4.2MACD+EMA4.3MACD+StochRSI4.4MACD+KDJ+EMA4.5BOLLBRAND+StochRSI4.6BOLLBRAND+ZAGZIG下線培訓(xùn)課內(nèi)容要求第1天上午量化交易策略實(shí)現(xiàn)和回測2.1策略回測框架介紹量化策略框架介紹、量化相關(guān)API講解、雙均線策略實(shí)現(xiàn)、三均線策略（略）析實(shí)現(xiàn)2.2策略（略）策略（略）詳解第1天下午2.3量化交易策略構(gòu)建案例案例：BollBrand策略實(shí)現(xiàn)、案例：BiasAverage策略實(shí)現(xiàn)股票因子（略）析3.1因子數(shù)據(jù)處理因子數(shù)據(jù)獲取和介紹第2天上午因子去極值處理、因子標(biāo)準(zhǔn)化處理、因子中性化處理3.2.單因子有效性檢驗(yàn)因子回歸法檢驗(yàn)、因子IC（略）析法檢驗(yàn)、因子（略）層回測法檢驗(yàn)第2天下午3.3.多因子（略）析大類因子合成（略）析、因子正交化處理共線性3.4.案例：構(gòu)建簡單多因子選股策略案例：構(gòu)建簡單多因子策略、案例：Fama三因子模型、科普：多因子模型基本理論第3天上午提示詞框架及入門AIGC：溯源、大模型能力展示、提示詞框架、提示詞框架應(yīng)用：爬蟲代碼構(gòu)建、提示詞框架應(yīng)用：辦公場景、AIGC的未來：通用人工智能、"LLMAlltools：（略）、codeinterpreter：自主運(yùn)行代碼、大模型智能體構(gòu)建、AI繪畫：文本生成圖片第3天下午（略）：激發(fā)AI潛力"思維鏈：Stepbystep、思維樹：多（略）度思考問題、驗(yàn)證鏈：讓AI自主優(yōu)化、情緒刺激：讓大模型更好地輸出、思維傳播：獲取AI豐富的經(jīng)驗(yàn)解決問題、累積推理：讓大模型自我批判、預(yù)知推理：讓大模型做預(yù)判、后退推理：上升思考層次第4天上午智譜清言智能體實(shí)踐：開啟智能應(yīng)用大門初識入門智能體：智譜智能體、挖掘智譜智能體：助力學(xué)習(xí)與日常生活、智譜智能體打造指南：高效提示詞與關(guān)鍵技巧、一鍵開啟全球溝通：親手打造專屬多語言翻譯器、攻克編程難關(guān)：親手搭建專屬代碼輔助智能體第4天下午Coze智能體搭建：（略）提示詞撰寫、工具選擇與創(chuàng)建、AI工作流設(shè)計(jì)、多Agent模式：處理復(fù)雜任務(wù)、案例：論文撰寫智能體案例：量化投資智能體構(gòu)建第5天上午基于大語言模型的量化投資智能體數(shù)據(jù)獲取及處理、AT數(shù)據(jù)獲取、大語言模型functioncall實(shí)現(xiàn)、因子構(gòu)建、基于研究報(bào)告文獻(xiàn)的因子構(gòu)建、基于提示詞的因子構(gòu)建、（略）場趨勢（略）析、因子測試、因子測試工具搭建、測試智能體第5天下午因子篩選因子篩選方法及工具構(gòu)建、因子篩選智能體、因子組合、組合工具搭建、因子組合智能體無--技術(shù)要求：要求面向金融專碩和應(yīng)統(tǒng)專碩提供基于人工智能的量化投資策略構(gòu)建，需提供（略）前置課程、5天的線下實(shí)訓(xùn)課程，需提供滿足金融量化投資策（略）賬號和相應(yīng)的金融數(shù)據(jù)庫，實(shí)訓(xùn)人數(shù)（略）人。前置（略）課程內(nèi)容要求第一課：金融量化基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)提取1.股票量化基礎(chǔ)1.1股票基礎(chǔ)上）股票基礎(chǔ)與交易制度1.2股票基礎(chǔ)（中）股票數(shù)據(jù)和行業(yè)指數(shù)的提取1.3股票基礎(chǔ)（下）指數(shù)、因子和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的提取2期貨量化基礎(chǔ)2.1期貨基礎(chǔ)和交易規(guī)則2.2期貨數(shù)據(jù)與量化提取3案例：（略）析期貨品種流動(dòng)性和波動(dòng)性3.1期貨流動(dòng)性和波動(dòng)性（略）析4基金量化基礎(chǔ)4.1基金的定義（略）類和凈值4.2基金交易規(guī)則和評價(jià)指標(biāo)第二課：金融數(shù)據(jù)處理與可視化（略）析1.金融數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)1.1金融數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)1.2金融數(shù)據(jù)讀取和存儲(chǔ)2.金融數(shù)據(jù)處理2.1金融數(shù)據(jù)處理2.2金融數(shù)據(jù)處理3.金融時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理3.1金融時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理3.2金融時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化和處理4.金融數(shù)據(jù)可視化4.1金融數(shù)據(jù)可視化4.2金融數(shù)據(jù)可視化5.案例：滬深（略）指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間（略）析5.1案例：滬深（略）指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間（略）析5.2案例：滬深（略）指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)間（略）析第三課：量化投資基礎(chǔ)1.量化投資概述1.1量化投資概述2.量化投資策略基礎(chǔ)2.1量化策略基礎(chǔ)3.策略評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建3.1策略評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建上3.2策略評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建下4.技術(shù)技術(shù)形態(tài)指標(biāo)（略）析和實(shí)踐技術(shù)指標(biāo)理論和實(shí)踐4.1技術(shù)指標(biāo)理論4.2Python實(shí)踐第四課：經(jīng)典量化策略實(shí)現(xiàn)1.均線交易策略實(shí)現(xiàn)1.1均線交易策略原理與數(shù)據(jù)導(dǎo)入1.2均線交易策略方法1和2實(shí)現(xiàn)1.3計(jì)算收益率并可視化方法（略）.4計(jì)算收益率并可視化方法（略）.5方法1和方法2策略收益風(fēng)險(xiǎn)評估1.6均線策略優(yōu)化2動(dòng)量交易策略實(shí)現(xiàn)2.1動(dòng)量策略概念和原理以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入2.2單日動(dòng)量策略實(shí)現(xiàn)2.3動(dòng)量策略參數(shù)尋優(yōu)2.4動(dòng)量策略優(yōu)化3均值回歸3.1均值回歸測率概念和原理以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入3.2均值回歸策略實(shí)現(xiàn)3.3均值回歸策略計(jì)算年化收益率并作圖4配對交易策略4.1配對交易策略概念和數(shù)據(jù)導(dǎo)入4.2配對策略實(shí)現(xiàn)參數(shù)求值與標(biāo)準(zhǔn)化4.3配對策略倉位設(shè)定4.4配對交易