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Ana Sayfaya Dön

🚨 卧槽！华尔街花500万训练的金融AI，普通人现在0成本就能白嫖！量化基金几百万年薪养的那帮量化研究员，手里最核心的武器，强化学习交易框架，被人直接开源了！ FinRL，15.4K+ stars，哥伦比亚大学团队发起，全球首个金融强化学习开源框架。把交易建模成马尔可夫决策过程，让 AI 像下围棋一样学交易——不是预测涨跌，是在市场中学会何时买、何时卖、何时不动。 FinRL 核心亮点： > 五大 DRL 算法内置：PPO、DDPG、SAC、TD3、A2C，选股+调仓+择时三合一 > OpenAI Gym 标准接口：换策略像换游戏手柄，插上就跑 > 并行训练 2048 个环境，GPU 加速 1650× > FinRL-X 2026 新版：数据 → 策略 → 回测 → 实盘，四层模块化架构，不是胶水代码 > LLM + RL 融合：FinRL-DeepSeek 接入大模型情绪信号，市场情绪强时放大动作、弱时收敛 > 实盘对接 Alpaca，纸盘先跑再切真钱 > 学术血统：NeurIPS + ACM ICAIF... show more

爱吃折耳根的Ace

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Bilim & Teknoloji Finans

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

🚨 卧槽！终于有一个把量化全流程打通的开源平台了 Qbot 是一个支持完全本地部署的 AI 量化投研平台，从数据获取、策略开发、回测、模拟交易到实盘交易，形成完整闭环 Qbot核心特点： > 支持股票、基金、期货和加密货币 > 内置大量因子和策略模型，还支持自动化因子挖掘 > 支持机器学习、深度学习和强化学习策略 > 提供 GUI 和 Web 界面，操作相对友好 > 支持邮件、飞书、微信等实时通知 > 持续更新中，功能已经比较完善简单来说，它把量化交易中最麻烦的「数据 → 策略 → 回测 → 实盘」这一整套流程，打造成了一个相对完整的本地化平台我是 Ace，这边平时也会整理一些 AI / Web3 / 加密市场的新工具和实测体验，不整太多术语。感兴趣的朋友可以顺手关注一下，下次见！

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爱吃折耳根的Ace

14,878 görüntüleme • 26 gün önce

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

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爱吃折耳根的Ace

57,381 görüntüleme • 29 gün önce

🚨 卧槽！A 股、美股、港股、加密、量化研究的人有福了清华大学重磅开源：全球首款 K 线金融大模型 Kronos 来了！现在 GitHub 已经 32K+ stars，它把 K 线当成一种市场语言不是只看收盘价，而是把 open、high、low、close、volume、amount 这些信息，转换成模型能理解的 token，然后像语言模型学习文字一样，去学习金融市场里的价格波动、成交量变化和跨资产节奏，核心亮点： > 45 个全球交易所数据 > 120 亿+ K 线记录预训练 > 支持价格序列预测 > 支持波动率预测 > 支持合成 K 线生成 > Zero-shot 场景表现不错 > 提供 Kronos-mini / small / base 等模型 > 适合量化研究、策略验证、市场结构分析金融市场噪音很大，K 线也不是水晶球。真正用起来，还是要结合基本面、资金面、宏观、成交结构和风控。但对于做 A 股、美股、港股、加密、量化策略的人来说，Kronos 这个方向强烈建议收藏

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爱吃折耳根的Ace

39,571 görüntüleme • 27 gün önce

50秒的视频--用CodeX尝试入门量化交易/AI交易以前量化交易门槛很高，普通人基本接触不到——不懂复杂的数学模型、不会写代码，很难上手现在有了Codex，你可以完全不懂代码了。配合微软开源的明星AI 量化平台--Qlib（GitHub 43k+星），从数据处理、因子挖掘到信号生成全流程都开源了这是我目前正在测试的玩法： ➤ Qlib —— 微软开源的 AI 量化全流程平台，能基于比特币历史数据自动挖掘因子、训练模型，输出多空预测信号 ➤ Moss MOSS —— 100%模拟 Hyperliquid 实盘环境。支持一句话生成 Agent实时测试，完全免费。还能每周自动进化策略，最近新增了更多币种，是验证自己交易策略最好的地方我现在只用 Codex ，结合 Qlib + Moss，完全接管我交易 Agent，所有策略制定、开仓平仓、仓位、杠杆、风控，全部基于 Qlib 生成的信号自主决策，并且实时跑在MOSS MOSS 中文的模拟盘上测试，真正 24/7 全自动运行 moss直达：具体提示词在下一条推文👇

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梭哈.AI

20,513 görüntüleme • 1 ay önce

🚨 学 AI 量化的第一本书就是它 — Machine Learning for Trading，19.6K stars，第三版刚出！ Machine Learning for Trading 是 Stefan Jansen 写的实战交易开源书籍，不是纸上谈兵，是代码+案例直接跑给你看。它系统地讲解了如何将机器学习应用到量化交易的完整流程，从数据获取、特征工程、模型训练、回测优化，一直到投资组合管理。核心亮点： > 27 章一条龙：数据获取 → 特征工程 → 模型训练 → 回测 → 实盘执行，全链路覆盖 > 9 个跨资产案例：ETF、加密货币永续合约、日内股票、期权、外汇、期货——不是只讲美股 > 第三版新增：生成式 AI + 自主交易 Agent、因果 ML、强化学习、合成金融数据 > Polars + PyTorch + LightGBM + Optuna 全现代技术栈 > 实盘对接 Interactive Brokers、Alpaca、QuantConnect，不是玩具 > Google 高级总监 Antonio Gulli 作序推荐以前学 AI 量化：看论文 → 看不懂 → 看 CSDN → 跑不通 → 放弃。这本书从理论到代码到实盘，一条路走到底。量化入门的信息差，终于有人填平了。

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爱吃折耳根的Ace

12,286 görüntüleme • 15 gün önce

发现个量化交易神器！QuantDinger 直接把量化交易的门槛砸碎了！ QuantDinger（量化丁格），你的私人 AI 量化操作系统，几天时间就在 GitHub 拿下 4.2k stars！这不是普通的交易工具，而是个具备自我进化能力的 AI 交易员： 🤖 AI 智能分析引擎国内外股市、期货、加密货币、外汇全支持 24 小时监控全球交易机会实时推送到手机，不错过任何机会 📊 全自动工作流 AI 自动分析市场 → 生成策略代码 → 自动回测根据历史收益、风险数据自动优化参数大模型帮你调参，让策略更稳定 💻 部署超简单 Docker 一键私有化本地部署两分钟就能跑起来不懂代码的小白也能快速上手 🔒 完全私有在你自己的服务器和自己的密钥上运行数据、策略全掌控支持实盘数据、多市场同时监控、智能风控... 搞量化交易的兄弟，这个必须试试！项目地址放评论区了👇

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Vincent

28,860 görüntüleme • 2 ay önce

别再用单体 AI 跑股票量化交易了！大模型做股票交易最大的弱点：不是幻觉，就是无法应对高频变盘的单向思维风暴。分享一个真正懂金融行为学的硬核 GitHub 开源项目 —— TradingAgents-CN 它专为股票分析设计，核心逻辑极其优雅：用多智能体社会学模拟，把单 LLM 的交易偏见彻底干碎！核心杀手锏：多角色盘前模拟辩论：框架内由宏观分析师、技术交易员、风控官等多个 Agent 角色组成。在系统内展开多轮激烈辩论，通过交叉验证寻找更稳妥的决策点。全链路金融行为学模拟：从宏观新闻感知、盘前技术面交叉对齐，到模拟盘中的动态仓位控制，完美还原专业投资机构的决策工作流。中文本地化与回测支持：无缝对接 A股、港股、美股等核心市场的数据与交易逻辑，而且完美适配 Claude、ChatGPT (OpenAI) 以及国内主流大模型底层。一站式回测支持：内置高频交易环境模拟与标准量化指标评估，直接输出带思维链（CoT）的决策报告。感兴趣的可以看看～dyor～地址：

别再用单体 AI 跑股票量化交易了！大模型做股票交易最大的弱点：不是幻觉，就是无法应对高频变盘的单向思维风暴。分享一个真正懂金融行为学的硬核 GitHub 开源项目 —— TradingAgents-CN 它专为股票分析设计，核心逻辑极其优雅：用多智能体社会学模拟，把单 LLM 的交易偏见彻底干碎！核心杀手锏：多角色盘前模拟辩论：框架内由宏观分析师、技术交易员、风控官等多个 Agent 角色组成。在系统内展开多轮激烈辩论，通过交叉验证寻找更稳妥的决策点。全链路金融行为学模拟：从宏观新闻感知、盘前技术面交叉对齐，到模拟盘中的动态仓位控制，完美还原专业投资机构的决策工作流。中文本地化与回测支持：无缝对接 A股、港股、美股等核心市场的数据与交易逻辑，而且完美适配 Claude、ChatGPT (OpenAI) 以及国内主流大模型底层。一站式回测支持：内置高频交易环境模拟与标准量化指标评估，直接输出带思维链（CoT）的决策报告。感兴趣的可以看看～dyor～地址：

爱丽丝呀！

31,316 görüntüleme • 26 gün önce

🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了 QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars 定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点： > 支持 crypto、股票、外汇等市场 > 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究 > 支持 Python-native 策略开发 > 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析 > 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues > 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里 > Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置 > 每次 Agent 调用都有 audit log 对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨跌，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看

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爱吃折耳根的Ace

31,319 görüntüleme • 28 gün önce

港大 HKUDS 重磅开源：AI 交易员的专属平台 AI-Trader 来了以前 AI 玩交易，大多只是帮人看图、生成策略，像个聪明的助手而 AI-Trader 直接把格局拉满 —— 直接在底层组建了一个 AI 交易员团队。不管 A 股、港股、美股还是加密货币，全都原生打通传统的自动化交易，大部分逻辑是人写死规则，程序去执行；而 AI-Trader 是让好几个 AI 角色组合在一起，自己去分析市场、讨论策略。在这个框架里，面对复杂的盘面，系统里的基本面 AI、技术面 AI和风控 AI 等agent会自己进行内部辩论。就像一个真实的基金团队一样，它们会一起开会、互相PK，自动碰撞并对冲掉单一模型的偏见，自发找出最好的交易和仓位机会。它研究的不是简单的代码自动化，而是让 AI 学会像人类专家团一样协同看盘。这才是最硬核的黑科技！而且它在底层已经完美兼容了 Claude 、OpenAI 等主流大模型生态。项目地址：感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

港大 HKUDS 重磅开源：AI 交易员的专属平台 AI-Trader 来了以前 AI 玩交易，大多只是帮人看图、生成策略，像个聪明的助手而 AI-Trader 直接把格局拉满 —— 直接在底层组建了一个 AI 交易员团队。不管 A 股、港股、美股还是加密货币，全都原生打通传统的自动化交易，大部分逻辑是人写死规则，程序去执行；而 AI-Trader 是让好几个 AI 角色组合在一起，自己去分析市场、讨论策略。在这个框架里，面对复杂的盘面，系统里的基本面 AI、技术面 AI和风控 AI 等agent会自己进行内部辩论。就像一个真实的基金团队一样，它们会一起开会、互相PK，自动碰撞并对冲掉单一模型的偏见，自发找出最好的交易和仓位机会。它研究的不是简单的代码自动化，而是让 AI 学会像人类专家团一样协同看盘。这才是最硬核的黑科技！而且它在底层已经完美兼容了 Claude 、OpenAI 等主流大模型生态。项目地址：感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

爱丽丝呀！

25,657 görüntüleme • 1 ay önce

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。主要功能：策略生成：根据您的想法自动生成交易代码智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式专家团队：部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。有两个极其对味的特性：一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表；二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

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比特币橙子Trader

31,526 görüntüleme • 3 ay önce

🧐 真正的 Vibe Trading ？来 Minara 把你喜欢的交易大神，蒸馏成量化代码吧！我觉得 Minara Minara AI 是 AI Trading 赛道，目前完成度最高的产品之一新上线的「Strategy Studio / 策略工作室」非常有意思，完全打通了从 “自然语言” 到 “程序化策略” 之间的壁垒 1️⃣ 用「自然语言」，完成策略设计、回测、参数优化，到最终实盘目前支持通过自然语言，甚至上传表格、代码、视频（比如交易员的直播切片）等方式，生成可以执行的量化策略代码期间，还可与 AI 协同，一键优化策略，再通过「K线历史数据」回测策略成绩，像调试代码一样调试策略泵泵这几天用 Minara 自带的「AI自适应超趋势」模板，优化了一版，跑了几天 $BTC 量化策略效果还不错，这几天波动很大，但竟然没有亏，还小赚，比我自己做的自动交易系统要稳健 🥹 2️⃣ 自然语言做量化，确实切中了一个真实痛点传统量化交易门槛高，需要编程能力和金融工程知识，Strategy Studio 试图把这个门槛大幅降低而且这套可玩性很高，每个人都可以 DIY 与众不同的交易系统，自己调试，自己部署运行 💡 想到一个有意思的应用场景：可以直接上传 #币安广场上，哪些 “顶级交易员” 们的直播切片让 Minara 把 “带单老师” 们的思路，蒸馏成具体的量化代码，为你 “全天候” 自动交易看看哪位老师的 “蒸馏体”，实盘比较厉害 🤣 ----------- 一直觉得交易是反人性的，你需要对抗人的动物属性，对抗身体的疲劳值盯盘，还要有严格风控的执行力，才能在高波动的加密市场里存活优秀的交易员，无一不是像机器一样严格执行地交易体系，那么为什么不直接交给更聪明的 “机器” 来做呢？ Minara 的技能池还挺深的，还有不少功能没有体验，后续泵泵再给大家更新！ ➤ 眼镜娘传送门：

🧐 真正的 Vibe Trading ？来 Minara 把你喜欢的交易大神，蒸馏成量化代码吧！我觉得 Minara Minara AI 是 AI Trading 赛道，目前完成度最高的产品之一新上线的「Strategy Studio / 策略工作室」非常有意思，完全打通了从 “自然语言” 到 “程序化策略” 之间的壁垒 1️⃣ 用「自然语言」，完成策略设计、回测、参数优化，到最终实盘目前支持通过自然语言，甚至上传表格、代码、视频（比如交易员的直播切片）等方式，生成可以执行的量化策略代码期间，还可与 AI 协同，一键优化策略，再通过「K线历史数据」回测策略成绩，像调试代码一样调试策略泵泵这几天用 Minara 自带的「AI自适应超趋势」模板，优化了一版，跑了几天 $BTC 量化策略效果还不错，这几天波动很大，但竟然没有亏，还小赚，比我自己做的自动交易系统要稳健 🥹 2️⃣ 自然语言做量化，确实切中了一个真实痛点传统量化交易门槛高，需要编程能力和金融工程知识，Strategy Studio 试图把这个门槛大幅降低而且这套可玩性很高，每个人都可以 DIY 与众不同的交易系统，自己调试，自己部署运行 💡 想到一个有意思的应用场景：可以直接上传 #币安广场上，哪些 “顶级交易员” 们的直播切片让 Minara 把 “带单老师” 们的思路，蒸馏成具体的量化代码，为你 “全天候” 自动交易看看哪位老师的 “蒸馏体”，实盘比较厉害 🤣 ----------- 一直觉得交易是反人性的，你需要对抗人的动物属性，对抗身体的疲劳值盯盘，还要有严格风控的执行力，才能在高波动的加密市场里存活优秀的交易员，无一不是像机器一样严格执行地交易体系，那么为什么不直接交给更聪明的 “机器” 来做呢？ Minara 的技能池还挺深的，还有不少功能没有体验，后续泵泵再给大家更新！ ➤ 眼镜娘传送门：

泵泵超人 | Pumpman 🔶

74,070 görüntüleme • 2 ay önce

🚨 一个极致向量化、速度非常快的回测框架。 VectorBT，8.1K stars！别人跑一个回测的时间，你能跑一万个，史上最快的向量化回测框架！核心优势是完全向量化，能大幅提升回测和参数优化的速度。它特别适合需要跑大量策略、做参数扫描或者进行大规模回测的用户。相比传统循环式的回测方式，vectorbt 在处理大量数据和参数组合时速度优势明显。核心亮点： > 向量化矩阵回测：一万组参数同时跑，不是 for 循环一条条跑 > Numba + Rust 双引擎，比传统事件驱动框架快 100-1000 倍 > 内置 TA-Lib + Pandas TA，技术指标开箱即用 > Walk-Forward 滚动优化 + Monte Carlo 鲁棒性测试 > QuantStats 集成，绩效报告一键生成 > Apache 2.0 开源，PyPI 总下载量 290 万次以前做参数优化：改一个参数 → 跑一遍回测 → 画一张图 → 再改 → 再跑 → 一天过去了。现在 VectorBT 一万组参数一次跑完，最优解直接出来。

🚨 一个极致向量化、速度非常快的回测框架。 VectorBT，8.1K stars！别人跑一个回测的时间，你能跑一万个，史上最快的向量化回测框架！核心优势是完全向量化，能大幅提升回测和参数优化的速度。它特别适合需要跑大量策略、做参数扫描或者进行大规模回测的用户。相比传统循环式的回测方式，vectorbt 在处理大量数据和参数组合时速度优势明显。核心亮点： > 向量化矩阵回测：一万组参数同时跑，不是 for 循环一条条跑 > Numba + Rust 双引擎，比传统事件驱动框架快 100-1000 倍 > 内置 TA-Lib + Pandas TA，技术指标开箱即用 > Walk-Forward 滚动优化 + Monte Carlo 鲁棒性测试 > QuantStats 集成，绩效报告一键生成 > Apache 2.0 开源，PyPI 总下载量 290 万次以前做参数优化：改一个参数 → 跑一遍回测 → 画一张图 → 再改 → 再跑 → 一天过去了。现在 VectorBT 一万组参数一次跑完，最优解直接出来。

爱吃折耳根的Ace

15,198 görüntüleme • 16 gün önce

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。想创建自己的策略兄弟们去看看吧：纯分享不是投资建议。

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。想创建自己的策略兄弟们去看看吧：纯分享不是投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

18,010 görüntüleme • 2 gün önce

🚨卧槽！港大实验室悄悄扔出一颗核弹AI 交易研究平台他就是 Vibe-Trading ，目前在 GitHub 上已经有 15.8k star。说一句"回测港股高股息低 PE 策略"，底层 29 个 AI Agent 自动分工拉数据、写因子、编策略、跑回测、出报告——像一家迷你量化对冲基金，只是研究员全是 LLM。安装很简单：pip install vibe-trading-ai，一行搞定 Vibe-Trading 核心亮点： > 自然语言写策略：说人话，AI 自动拆解→编码→回测→归因→报告，全程不碰代码 > 29 个预设 AI 团队：投委会辩论、量化台、风控委员会、加密交易台——机构怎么分工它就怎么跑 > Alpha Zoo：452 个预置因子（qlib158 + alpha101 + gtja191 + Fama-French），alpha compare 一键排 IC/IR > 7 大回测引擎：蒙特卡洛、Walk-Forward、Bootstrap 置信区间，不是玩具 > 影子账户：上传券商交割单，AI 逆向提取你的交易模式——用你自己的数据打你自己的脸 > 策略一键导出：TradingView Pine Script v6、通达信、MT5 MQL5，写完就能用 > 刚性风控：仓位上限、单日最大亏损、极端行情熔断—AI 强制执行，不是建议如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏

🚨卧槽！港大实验室悄悄扔出一颗核弹AI 交易研究平台他就是 Vibe-Trading ，目前在 GitHub 上已经有 15.8k star。说一句"回测港股高股息低 PE 策略"，底层 29 个 AI Agent 自动分工拉数据、写因子、编策略、跑回测、出报告——像一家迷你量化对冲基金，只是研究员全是 LLM。安装很简单：pip install vibe-trading-ai，一行搞定 Vibe-Trading 核心亮点： > 自然语言写策略：说人话，AI 自动拆解→编码→回测→归因→报告，全程不碰代码 > 29 个预设 AI 团队：投委会辩论、量化台、风控委员会、加密交易台——机构怎么分工它就怎么跑 > Alpha Zoo：452 个预置因子（qlib158 + alpha101 + gtja191 + Fama-French），alpha compare 一键排 IC/IR > 7 大回测引擎：蒙特卡洛、Walk-Forward、Bootstrap 置信区间，不是玩具 > 影子账户：上传券商交割单，AI 逆向提取你的交易模式——用你自己的数据打你自己的脸 > 策略一键导出：TradingView Pine Script v6、通达信、MT5 MQL5，写完就能用 > 刚性风控：仓位上限、单日最大亏损、极端行情熔断—AI 强制执行，不是建议如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏

爱吃折耳根的Ace

93,632 görüntüleme • 23 gün önce

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名；当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名；当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

Crypto_Painter

129,894 görüntüleme • 5 ay önce

1分钟的懒人视频——教你一句话创建美股AI Agent交易策略 + 优化X信息流这个视频我专门演示了两个实用功能：第一个功能：用自然语言一句话创建AI Agent交易策略以前想做一个交易策略，要写代码、调一堆参数、自己跑回测，搞得特别麻烦。现在用 Moss 直接一句话自然语言就能把加密货币、美股、大宗商品的标的变成可执行的AI Agent 我的策略就一句话：「做一个 $MRVL 的无脑看多策略，在恐惧的时候买入，在FOMO的时候卖出」为什么选 $MRVL？因为我直接跟单黄仁勋了😂，长期看涨 $MRVL。对于长期看好的标的，最简单的策略就是恐惧入场，别人FOMO追高时卖出第二个功能：装Moss插件优化X信息流在Chrome商店搜 Moss 插件安装后，它直接嵌入你的X Feed：实时浓缩市场热点 + 聚合关键KOL观点 + 提取On-chain Alpha信号 + 自动过滤广告和噪音 Moss MOSS 现在可以做到：一句话把想法变成完整策略（自动生成30+参数）、支持全市场交易（加密永续 + 美股个股 + 黄金原油 + S&P500等）、自动回测 + 每周自进化、24/7托管运行，还有透明的实时Leaderboard和跟单顶级Agent 我的 $HYPE 策略已经稳定运行一个多月了，总体盈利50%+。建议大家去试试！ 😎 直达链接： MOSS 中文

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梭哈.AI

11,762 görüntüleme • 29 gün önce

🚨 卧槽！A 股散户终于有自己的量化工作台了！选股 + 监控 + 回测全都有 tickflow-stock-panel，一个在浏览器里就能用的选股+回测+监控一体工作台，自己部署，零运维。最狠的是不需要写代码，用自然语言就能让 AI 帮你生成策略。核心亮点： > 内置 20 个选股策略，用 Polars 向量化计算，全 A 股秒级出结果 > 支持不写代码自定义信号，还能让 AI 帮你生成策略代码 > 实时监控支持多条件规则 + 飞书推送 > 回测系统考虑 T+1、手续费、滑点等真实交易约束 > AI 个股分析（技术面 + 基本面 + 财务 + 消息面） > Docker 一键部署，数据本地存储，基本零运维 > GitHub Actions 一键部署，Windows/Mac 都能跑以前做 A 股量化：装 Python → 配环境 → 学 Polars → 写因子 → 写回测 → 调飞书机器人。现在 tickflow-stock-panel 一个浏览器界面搞定，AI 替你写策略，自动复盘自动推送。A 股散户的装备终于升级了！

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爱吃折耳根的Ace

42,004 görüntüleme • 22 gün önce

暗访揭秘量化交易全过程内幕录音【视频】量化交易到底强在哪里？㊙️ 为什么散户现在对量化“谈虎色变”？因为我们现在因为某些因素的缺陷监管，导致国内的量化比国外量化确实优势放大。根据公开信息2025 年 A股量化私募全年在市场赚走：9500 亿元。维度一：信息处理速度超快人脑每秒能处理的信息量有限， AI量化模型一秒就能扫完全网行情、你翻一页研报的时间， AI已经把全市场几千只股票走势、资金结构全部跑完一遍，买卖点位先人一步。维度二：极致情绪控制机械化人自带贪婪、恐惧、被套舍不得割、赚钱舍不得卖、追涨容易冲动。量化AI完全没有情绪，不止损犹豫、不止盈贪心，严格执行仓位、止盈、止损，不会被盘面涨跌心态崩盘。维度三：策略迭代进化快普通人炒股经验十几年才能成型，还容易固执、固化思路。量化可以日夜回测历史K线、牛熊涨跌、震荡行情，几小时就能打磨一套完整交易策略，不断优化胜率、降低回撤，一天顶散户几年盘感，还不会形成老旧投资惯性。维度四：全市场全覆盖盯盘人精力有限，同一时间只能看几只、十几只股票。板块轮动、强弱切换、龙头异动、资金流向无遗漏。维度五：概率统计学优势量化靠K线结构、均线、量价、筹码、波动率大数据统计胜率，只做高概率行情，避开低概率赌博式交易，长期盈亏比远高于人工主观炒股。维度六：仓位风控精细化人工很难精准控制仓位，容易满仓梭哈、一把亏光。量化会严格分散持仓、控制单笔亏损、最大回撤、个股仓位上限，单一个股暴雷几乎不会重创账户，资金曲线更平稳。

暗访揭秘量化交易全过程内幕录音【视频】量化交易到底强在哪里？㊙️ 为什么散户现在对量化“谈虎色变”？因为我们现在因为某些因素的缺陷监管，导致国内的量化比国外量化确实优势放大。根据公开信息2025 年 A股量化私募全年在市场赚走：9500 亿元。维度一：信息处理速度超快人脑每秒能处理的信息量有限， AI量化模型一秒就能扫完全网行情、你翻一页研报的时间， AI已经把全市场几千只股票走势、资金结构全部跑完一遍，买卖点位先人一步。维度二：极致情绪控制机械化人自带贪婪、恐惧、被套舍不得割、赚钱舍不得卖、追涨容易冲动。量化AI完全没有情绪，不止损犹豫、不止盈贪心，严格执行仓位、止盈、止损，不会被盘面涨跌心态崩盘。维度三：策略迭代进化快普通人炒股经验十几年才能成型，还容易固执、固化思路。量化可以日夜回测历史K线、牛熊涨跌、震荡行情，几小时就能打磨一套完整交易策略，不断优化胜率、降低回撤，一天顶散户几年盘感，还不会形成老旧投资惯性。维度四：全市场全覆盖盯盘人精力有限，同一时间只能看几只、十几只股票。板块轮动、强弱切换、龙头异动、资金流向无遗漏。维度五：概率统计学优势量化靠K线结构、均线、量价、筹码、波动率大数据统计胜率，只做高概率行情，避开低概率赌博式交易，长期盈亏比远高于人工主观炒股。维度六：仓位风控精细化人工很难精准控制仓位，容易满仓梭哈、一把亏光。量化会严格分散持仓、控制单笔亏损、最大回撤、个股仓位上限，单一个股暴雷几乎不会重创账户，资金曲线更平稳。

华尔街洞见 | WS × AI Era

13,014 görüntüleme • 3 ay önce

一个被全球赌场集体封杀的顶级量化，最后用AI在Polymarket上完成了史诗级逆袭他在菲律宾博彩集团做定价量化时，因为模型太准，被直接限注到每单只能下2美元。赌场一边偷偷用他的模型赚钱，一边把他所有账号全部封死。他没有废话，直接往Polymarket里存了4000美元，把自己用Claude开发的量化代理系统怼了上去。 84天后，账户变成了337,217美元。全程24,497笔交易，他本人连一笔都没手动下过。整个过程离谱得像科幻小说：他只输入了一句话：当市场对BTC小时级下跌定价不足时，做空它。 90秒后，一个完整的实盘交易机器人就自动上线了。这句话在后台经历了什么？自然语言 → 策略中间表示（IR） → 自动编译代码 → 拉取5年历史数据回测 → 参数自动优化 → 风控规则生成。这是一名年薪65万美元的初级量化研究员，不吃不喝也要花7周才能完成的工作量。更恐怖的是上线前的“死亡淘汰机制”——AlphaGPT三轮循环：生成器提出100个策略变种 → 码农智能体全部写成代码 → 挑战者智能体疯狂挑刺（过拟合？前视偏差？幸存者偏差？多重测试？） 99%的策略会在这一步被直接处死。活下来的，还要跑10,000条蒙特卡洛路径进行极端情景模拟。最终报告：最差P5情况收益+3.8%，最大回撤-8.8%，p值<0.01，夏普比率2.3 → 自动批准上线。很多人说这个策略本身很普通。没错，它确实不神秘。但普通人一辈子能测试多少个策略？ 100个？1000个？而这个系统一天就能测试10万个，然后把99.99%的垃圾全部淘汰掉。真正的优势，从来不是你能想出多么天才的策略，而是你的淘汰率有多高。你觉得未来3年，手动交易员还有多少生存空间？这个从被赌场集体封杀，到84天干出33.7万美元的菲律宾量化，用实际行动给出了最残酷的答案。

一个被全球赌场集体封杀的顶级量化，最后用AI在Polymarket上完成了史诗级逆袭他在菲律宾博彩集团做定价量化时，因为模型太准，被直接限注到每单只能下2美元。赌场一边偷偷用他的模型赚钱，一边把他所有账号全部封死。他没有废话，直接往Polymarket里存了4000美元，把自己用Claude开发的量化代理系统怼了上去。 84天后，账户变成了337,217美元。全程24,497笔交易，他本人连一笔都没手动下过。整个过程离谱得像科幻小说：他只输入了一句话：当市场对BTC小时级下跌定价不足时，做空它。 90秒后，一个完整的实盘交易机器人就自动上线了。这句话在后台经历了什么？自然语言 → 策略中间表示（IR） → 自动编译代码 → 拉取5年历史数据回测 → 参数自动优化 → 风控规则生成。这是一名年薪65万美元的初级量化研究员，不吃不喝也要花7周才能完成的工作量。更恐怖的是上线前的“死亡淘汰机制”——AlphaGPT三轮循环：生成器提出100个策略变种 → 码农智能体全部写成代码 → 挑战者智能体疯狂挑刺（过拟合？前视偏差？幸存者偏差？多重测试？） 99%的策略会在这一步被直接处死。活下来的，还要跑10,000条蒙特卡洛路径进行极端情景模拟。最终报告：最差P5情况收益+3.8%，最大回撤-8.8%，p值<0.01，夏普比率2.3 → 自动批准上线。很多人说这个策略本身很普通。没错，它确实不神秘。但普通人一辈子能测试多少个策略？ 100个？1000个？而这个系统一天就能测试10万个，然后把99.99%的垃圾全部淘汰掉。真正的优势，从来不是你能想出多么天才的策略，而是你的淘汰率有多高。你觉得未来3年，手动交易员还有多少生存空间？这个从被赌场集体封杀，到84天干出33.7万美元的菲律宾量化，用实际行动给出了最残酷的答案。

0XDegen

12,503 görüntüleme • 1 ay önce

华尔街彻底慌了！开源项目 TradingAgents 直接公开数亿级量化系统普通人也能轻松上手 AI 多智能体量化框架 - 双大模型协同：GPT‑5.4 + Claude4.6，多智能体互相讨论，输出最优交易决策 - 十年历史回测：年化稳稳 30.5%，最大回撤超低，轻松碾压传统顶级对冲基金 - 中文市场优化：A 股/港股/美股全覆盖，本地数据源完美支持 - 一键部署 & 可视化：Docker 搭建，Web 界面操作简单，投研报告轻松生成社区活跃、上手快，AI 投研让量化不再是富人的游戏！

华尔街彻底慌了！开源项目 TradingAgents 直接公开数亿级量化系统普通人也能轻松上手 AI 多智能体量化框架 - 双大模型协同：GPT‑5.4 + Claude4.6，多智能体互相讨论，输出最优交易决策 - 十年历史回测：年化稳稳 30.5%，最大回撤超低，轻松碾压传统顶级对冲基金 - 中文市场优化：A 股/港股/美股全覆盖，本地数据源完美支持 - 一键部署 & 可视化：Docker 搭建，Web 界面操作简单，投研报告轻松生成社区活跃、上手快，AI 投研让量化不再是富人的游戏！

开发者Hailey

152,225 görüntüleme • 3 ay önce