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一、课程导论：金融AI代理部署全景

1.1 课程核心价值

• 构建量化金融场景下的高可靠部署框架
• 解决金融数据特殊性带来的部署挑战
• 平衡高频交易需求与成本控制

1.2 学习路径设计

部署前准备 → 系统评估 → 问题诊断 → 成本优化 → 持续监控

二、金融AI代理评估体系构建

2.1 多维评估框架

2.2 量化评估工具链

• 回测框架集成（Backtrader/Zipline）
• 压力测试工具（Locust/JMeter）
• 金融语义理解评估集（FinBERT基准）

三、典型问题与金融场景解决方案

3.1 高频交易中的循环陷阱

问题特征：多因子模型迭代失控

• 解决方案：

  • 设置动态止盈止损条件
  • 引入市场波动率监测模块

  def volatility_breaker(current_vol, threshold=0.15):
      return current_vol > threshold
  
  

3.2 多资产配置中的工具调用