7 週・每週 3 堂
每週教材
每週三堂各50分鐘，包含概念圖解、教師示範、個人實作、小組整合與成果驗收。
第 1 週第 9 週
AI 時代的程式交易與量化系統概論
從市場問題與系統邊界出發，建立 AI 協作、量化研究及風險溝通的共同語言。
交付：研究問題畫布＋量化系統地圖 第 2 週第 10 週VS Code × AI 協作：Python 量化開發入門
在 VS Code 與本機 Jupyter 建立可重現專案，練習閱讀、測試及修正 AI 協作產生的程式。
交付：可重現專案骨架＋README執行說明 第 3 週第 11 週金融資料、API 即時報價與資料工程
認識 Tick、K棒與時間語意，將 API 行情接入一致的資料格式，建立品質檢查與模擬報價管線。
交付：資料字典＋模擬報價管線＋品質檢查表 第 4 週第 12 週AI 協作：建立第一個可執行交易策略
把自然語言市場想法轉成明確的指標、訊號、部位與狀態機，避免把圖形直覺誤當策略。
交付：策略函式＋狀態測試＋策略規格表 第 5 週第 13 週公平回測、成交模擬與績效評估
建立正確的時間序列回測，納入成本與成交假設，從多項指標理解策略報酬、風險及限制。
交付：含成本回測＋績效儀表板＋結果說明 第 6 週第 14 週策略穩健性、帳務邏輯與風險控管
從損益對帳、樣本外驗證、壓力測試及停機條件，辨識過度最佳化並建立可執行的風控規格。
交付：風控清單＋對帳結果＋策略穩健性報告 第 7 週第 15 週Paper Trading 系統整合與成果封版
整合資料、訊號、風控與模擬委託，完成紅隊測試、課堂版發表及正式發表前的修正清單。
交付：可執行系統原型＋課堂版簡報＋正式發表修改清單第 8 週｜第 16 週
成果發表
依第7週回饋完成修改、驗收與封版，進行正式成果發表。
14:20–15:10最終版本檢查與展示準備檔案驗收・設備測試
15:20–16:10小組正式成果發表8分鐘簡報・系統展示・提問
16:20–17:10講師回饋、同儕回饋與課程收束成果評議・個人反思
01完成必要修正
02程式與文件驗收
038分鐘正式發表
04教師與同儕提問
05提交個人學習證據