基础能力层：构建量化核心素养
基础模块作为宽客培养的 “地基工程”，聚焦三大核心能力搭建，确保学习者具备进入量化领域的必备素养。金融通识部分系统讲解股票、债券、基金、期货、期权等全品类金融工具特性，解析市场参与者结构与交易机制，同步覆盖宏观经济指标（CPI/PMI/ 利率汇率）与企业财务数据（三表数据、ESG 指标）的解读方法，为策略开发奠定市场认知基础。
数学与统计学基础聚焦量化建模核心工具，包括时间序列分析、最优化理论、概率统计等核心知识，重点讲解波动率计算、相关性分析等高频应用场景，同时引入 FAMA 三因子模型等经典理论的数学逻辑，帮助学习者建立量化思维框架。编程技能培养采用 “语言基础 + 工具应用” 双路径，从 Python、Pandas、SQL 等基础语言入门，逐步深入 NumPy 数据处理、Matplotlib 可视化等实用技能，同时覆盖 C++ 在高频交易开发中的应用，搭配代码案例实操强化掌握。
数据能力培养作为基础层的关键支撑，涵盖多源数据获取与加工全流程：讲解 Wind、Tushare 等商业与开源数据平台的使用方法，教授通过 SQL 进行数据提取的技巧，系统训练数据清洗、缺失值处理、异常值剔除等预处理能力，以及特征工程中的因子构建与筛选方法，为后续策略开发提供高质量数据支撑。
策略核心层：覆盖经典与前沿模型
策略体系模块以 “理论驱动 + 案例落地” 为原则，构建从基础到高阶的策略知识网络。基础策略部分聚焦经典模型解析，包括趋势跟随策略（如基于均线、MACD 指标的单边行情策略）、均值回归策略（如配对交易、统计套利逻辑）、买入并持有及大类资产配置等基础框架，每个策略均提供原理拆解、参数设置及源码参考。
进阶策略模块则针对不同市场场景深化拓展：股票领域重点讲解高股息多因子策略（融合基本面、技术面、资金面因子）、低风险主力追踪策略（通过资金数据捕捉主力动向）、可转债摊大饼策略（兼顾攻守特性的参数优化方法）；期货领域聚焦 CTA 策略体系，涵盖趋势跟随 CTA、跨周期策略及资金管理模块，深入解析 “顺势分散” 的底层交易理念。套利策略作为独立分支，系统讲解跨市场、跨品种、跨期套利的价差监控方法、风险控制逻辑及快速执行技巧，强调低风险稳定收益的核心优势。
前沿策略模块紧跟技术发展趋势，重点布局 AI 与量化的融合应用：开设机器学习量化应用课程，讲解常用算法的模型评估、数据预处理与特征工程；深入 DNN 深度学习量化选股策略，提供 3.0 版本源码实操；引入 AI 编程工具应用，教授使用 Deepseek、CURSOR 等工具自动生成策略代码，实现策略开发效率的跨越式提升。此外，还涵盖高频因子构建、AI 量化滚动训练低波策略等前沿内容，满足进阶学习者的深度需求。
策略优化模块作为能力提升的关键环节，专门讲解参数优化方法与模型普适性验证：教授如何通过历史数据回测筛选最优参数组合，如何通过样本外测试检验策略稳定性，避免过度拟合风险，同时分享策略绩效提升的实战技巧，帮助学习者实现策略收益的突破。
工具与执行层：保障策略落地实效
工具应用与交易执行模块聚焦策略从开发到落地的全流程工具链掌握。量化平台操作部分以主流交易引擎为核心，详细讲解 BigTrader 等平台的使用方法，涵盖策略编写、回测分析、仿真模拟及实盘交易全功能，强调 “回测 - 模拟 - 实盘” 同一套代码的无缝衔接特性，最大程度保证策略落地的准确性。
回测与验证工具训练注重贴近真实交易场景：讲解如何设置符合实际的回测参数（如佣金、滑点、冲击成本），如何通过 K 线回播功能复盘策略表现，如何利用组合回测实现多策略并行验证；同时教授策略绩效评估方法，通过夏普比率、最大回撤、胜率等核心指标判断策略优劣。实盘部署模块则覆盖实战全流程：讲解开源 Python 量化交易框架的部署方法，包括历史数据下载、无人值守设置（自动开关、消息通知、仓位同步），以及实盘交易中的订单执行监控与异常处理技巧。
风险管理工具与方法作为独立核心内容，构建全维度风控体系：讲解风险度量指标（如波动率、VaR 值）、风险评估方法与风险管理工具，通过案例分析拆解市场风险、信用风险的应对策略；深入交易成本模型，精准测算佣金、滑点、市场冲击成本对策略收益的影响；教授投资组合构建中的权重分配逻辑与敞口控制方法，强化合规与风险管控意识。
实战与进阶层：对接职业发展需求
实战训练模块以 “模拟演练 + 实盘实操” 为路径，强化知识转化能力。模拟交易环节提供真实市场数据环境，支持策略自动追踪与绩效监控，帮助学习者在无风险场景下检验策略有效性；实盘操作环节则搭配专属导师指导，讲解实盘交易规则与注意事项，提供小资金试错的实操机会，同时强调模拟与实盘绩效差异的应对方法。
职业进阶模块针对不同发展方向提供细分内容：量化研究员方向聚焦因子挖掘深度训练，从因子起源理论到原创因子构建实战，系统培养超额收益捕捉能力；策略开发工程师方向侧重低延迟系统搭建与开源框架二次开发，强化工程实现能力；资产管理方向则深入大类资产配置与组合管理，讲解资金管理策略与产品设计逻辑。此外，高端训练营还设置 11 周项目实战环节，要求学员独立完成从策略设计、回测优化到实盘部署的全流程项目，通过成果展示实现能力闭环。
生态支持模块作为内容体系的重要补充，构建 “学习 - 交流 - 复盘” 的成长闭环：搭建学员交流社区，汇聚行业高手分享实战经验；提供策略模板库与案例库，涵盖从简单到复杂的全类型策略参考；定期开展策略复盘活动，通过真实案例解析策略失效原因与优化方向，同时引入资深量化交易员的 “心法分享”，传递市场认知与交易纪律等隐性知识。