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微软开源了一款金融市场预测模型：MarS 它基于订单级别的真实历史金融市场数据训练，能够实现逼真的金融市场模拟在市场趋势预测中，MarS的模拟显著优于传统的直接预测模型，体现了其对市场动态的深刻理解。用户可以通过注入特定的订单或描述目标场景，控制模拟过程，以分析特定条件下的市场行为。还提供一个交互式环境，用户可以在其中测试不同的交易策略，观察其市场影响。

小互

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Finanzen Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

6 Kommentare

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小互vor 1 Jahr

MarS可用于多种下游应用，包括市场趋势预测、异常检测系统、市场影响分析以及强化学习环境等。预测准确率显著优于传统模型（如 DeepLOB）。详细介绍：项目地址：

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BraVoCycles Newslettervor 2 Jahren

A bear market is coming? Worried? Do not worry. Be a Smart Investor. Get Ready. Get your FREE eBook: “1-Year U.S. Stock Market Outlook”

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R Hwvor 1 Jahr

让它来大A

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KeepStrivingvor 1 Jahr

这个应该是给高频交易者用的，它是针对订单级别的数据模拟，非常巨量，比如nvda一天得有多少订单啊，然后你得将这个巨量数据搞来，然后让它根据这些历史数据来炼丹。

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cangervor 1 Jahr

用逆向思维，如果70%的人使用这个软件的时候，你因该做反向选择

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ఫాల్కన్స్vor 1 Jahr

有没有根据这个开发出适合A股用的app

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清华团队开源的金融K线基础模型火了，主打让AI看懂K线它叫 Kronos，专门为金融K线打造的基础模型核心思路是把K线当成一种"语言"来处理把开盘、最高、最低、收盘和成交量转换成类似文字的 Token，然后用大模型的方式来学习市场规律。学了全球45家交易所超过120亿条K线数据，相当于把市场历史全读了一遍可用于价格预测、波动率预测，以及生成模拟市场数据论文显示价格预测 RankIC 比主流时间序列模型高出 93%

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阿西_出海

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2026 年，预测市场今年可能迎来巨大增长，但大多数人还在用"感觉"下注一个反直觉的判断：预测市场里最大的信息差，不是链上数据，而是你对一场比赛本身的理解深度。为什么？因为预测市场本质上是在定价"大众共识的偏差"。大众情绪会系统性地高估强队在特定赛制下的胜率，低估伤病和轮换对比赛节奏的影响，也几乎完全忽略教练战术博弈这个变量。这些偏差在传统市场里早就被庄家抹平了，但在链上预测市场，定价效率还远没跟上，套利窗口是真实存在的。换句话说，在这个赛道里，懂比赛的人比懂合约的人更有优势。 2026年——NBA、世界杯、LOL、CS2、F1、守望先锋——体育 × 预测市场可能迎来最大的一波机会。如果你觉得自己对赛事有真正的深度理解，Firefly ✨💜 華語与我合作正在举办预测市场AI视频创作大赛，去秀一把，说不定你就是下一个预测市场KOL！

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CuiMao

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斯坦福团队造了1000个 AI 模拟人，预测真人行为的准确率到了85% 他们做了一个实验：用 AI 创建了1000个代表美国人口结构的虚拟个体，让它们在模拟环境里做各种决策然后拿模拟结果跟真人的实际行为做对比——85% 的吻合度这个数字意味着：AI模拟体的选择，和真人被问到同样问题时的选择，五次里有四次以上是一致的怎么被发现商业价值的？财富500强的CEO们去斯坦福参观看到了这个演示，开始疯狂问市场相关的问题。团队发现这些问题以前没人能回答，但模拟可以于是他们决定把这个研究做成产品：一个 AI 模拟平台，专门帮企业在做重大决策之前先"跑一遍" 想推一个新产品？先让1000个AI消费者试试反应想调价格？先模拟市场会怎么变想进一个新市场？先看模拟人群的接受度市场调研行业可能要被 AI 重新定义了

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Vincent

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做加密量化，如果你不想回测一套、调参一套、实盘又重写一套，Freqtrade 基本把整条链路都给你接起来了。 freqtrade，54.3K stars，支持币安/OKX/Bybit 等所有主流交易所现货+合约，回测、FreqAI 机器学习、Telegram/网页控制全都有！以前写币圈交易机器人，得自己接交易所 API、做回测、做风控、做告警，一堆坑要踩。 freqtrade 不一样，开箱即用的完整交易机器人，交易所支持最全、社区最大、文档最全，全球量化玩家都在用。核心能力： 1️⃣ 策略回测：直接用交易所历史 OHLCV 数据测试策略，手续费也会计入结果 2️⃣ Hyperopt 调参：可以自动搜索入场、出场、ROI、止损、移动止损等参数 3️⃣ Dry-Run 模拟盘：先用实时行情跑模拟交易，不碰真钱，验证回测和真实市场之间的差距 4️⃣ 实盘自动交易：支持 Binance、Bybit、OKX、Gate、Kraken、Hyperliquid 等，覆盖现货和多个期货市场 5️⃣ FreqAI：可以训练自适应机器学习模型，并定期重新训练，让模型跟随市场变化 6️⃣ 风控与交易对管理：支持白名单、黑名单、动态交易对、仓位管理和保护机制 7️⃣ WebUI + Telegram：直接查看持仓、盈亏、交易记录，也能远程启动、停止和管理 Bot 它是一个 Python 开源量化交易框架，从历史数据、策略开发、回测、参数优化，到模拟盘和实盘交易，都可以在同一套系统里完成。做 Crypto 量化、策略回测、自动交易或者机器学习交易的，这个基本属于绕不开的项目。

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爱吃折耳根的Ace

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刚刚有2个博主争论订单薄，还比较激烈我只想用2句话总结 1⃣订单薄对价格的变动近乎有决定性作用因为市场是由限价单和市场单的匹配完成交易的没有限价单，市场就不存在了做市商也主要通过订单薄来操纵市场/做市所以肯定是用的 2⃣怎么不被虚假订单薄欺骗？ 1.不要仅仅看订单薄数据，应该看变化趋势，看变动/delta 2. 看订单薄对市价单的吸收效果，真吸收还是假吸收 3. 看价格表现，看足迹图视频中的2个指标了给出了参考

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laogo.ai

17,986 Aufrufe • vor 5 Monaten

🚨 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

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我们为什么总想预测未来？从战争走向、马斯克星舰，到 BTC 会不会 15 万美金，人类从来没停止过对“不确定性”的定价。预测市场，不是简单的赌输赢，而是一场把“判断”变成资产的金融实验。它可能是群体智慧的巅峰，也可能是情绪放大的放大器。看懂它的逻辑很重要，但别忘了：价格 ≠ 真相，更 ≠ 合规。保持学习，保持边界感。本期视频大鱼解读《预测市是博彩吗？》Polymarket Yutube链接： #polymarket #预测市场

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大鱼

18,801 Aufrufe • vor 8 Monaten

终于有人把 K 线当成金融语言来训练大模型了。开源项目 Kronos，39.1K stars，AAAI 2026 录用。45 个全球交易所、120 亿条 K 线喂出来的 decoder-only 模型。以前做预测，不是自己从零训 LSTM，就是拿 TimesFM 这类通用时序模型硬套，开高低收成交量全被拍扁。换个市场就塌。它不一样：先把连续 OHLCV 编成分层离散 token，再用 Transformer 自回归预训练。预测、波动率、合成 K 线走同一套底座。核心能力： 1️⃣ 专门训练 K 线：不是拿通用时间序列模型硬套金融数据，而是针对高噪声市场序列设计 2️⃣ 45+ 全球交易所：训练数据覆盖超过 45 个交易所、120 亿条 K 线记录 3️⃣ 价格预测：可以直接输入历史 OHLCV，预测未来一段时间的价格序列 4️⃣ 波动率预测：除了方向和价格，也支持波动率相关任务 5️⃣ 生成合成 K 线：可以生成更接近真实市场结构的金融时间序列 6️⃣ 多尺寸模型：提供 mini、small、base 等版本，参数从 4.1M 到 102.3M，方便本地研究 7️⃣ 支持微调：可以直接拿自己的 A 股、Crypto 或其他市场数据继续 Fine-tune 8️⃣ 已接 Qlib 示例：官方提供 A 股数据准备、微调和回测流程，方便继续做量化研究论文里价格预测 RankIC 比最强通用 TSFM 高 93%。我比较喜欢它的一点是：它没急着承诺帮你赚钱，而是先解决 K 线怎么被模型读懂。做 K 线预测、A 股/加密量化，或想把基础模型当新因子的，这个值得留着。

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爱吃折耳根的Ace

43,145 Aufrufe • vor 8 Tagen

💡 更新日志 : 现已经接入 Predict、42 预测市场时间好快，刀盾上线快 4周了，独立 IP 访问突破 8k+，累计访问量 50w+，日活 1500+ 本来是泵泵参加 Binance 小龙虾大赛的项目，不过发现，现在用户还挺多 🙏 后续也会持续迭代，现迎来第一次版本更新！ 👉 新增「预测市场」板块接入 BSC 生态中，两个热门预测市场：predict predict.fun 和 42 42 1️⃣ / 即将接入币安，真正的 BSC 预测市场亲儿子 2️⃣ / 基于 Bonuding Curve 机制的新概念预测市场项目初衷：帮助大家用更少的时间，获取更多的行业信息，有什么想要的功能，就 dm 泵泵吧！如果觉得有用，也可以设为浏览器主页～🤣 #Binance #BNBChain #Predict

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泵泵超人 | Pumpman 🔶

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Mayne这个交易员很有意思，据说现在每个月都能在交易市场盈利5万美金以上，全网有超过六十多万人关注。他还是自营交易公司 Breakout 的联合创始人Mayne，就是被交易所收购的那个。他公开了自己的策略，不仅适用于加密货币市场，在外汇市场同样有效，策略不难。Mayne说，策略越简单执行力越高，交易就越稳，各种市场的人性都是一样的，流动性在哪钱就在哪。先诱导大多数人进场，再反方向收割。交易就是一场狩猎。

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投机实验室

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最近世界杯热度起来，很多人又开始关注预测市场。以前我觉得这种交易型产品离普通人挺远，因为做一个预测市场并不只是搭个网站那么简单，背后涉及交易机制、用户体系、流动性设计、支付方案等多个环节，通常需要一个完整团队才能推进。但最近我用 DAPPOS 的 xBubble Coding 体验了一下，直接让 AI 帮我做了一个 AI 世界杯预测市场交易产品。从需求输入、功能设计，到产品雏形落地，整个过程大概花了 20 分钟左右。虽然距离成熟交易平台还有差距，但最大的变化是：以前一个想法，需要先找开发、组团队、投入大量成本；现在一个人配合 AI，就可以快速把想法验证出来。这背后其实就是最近越来越火的 OPC（One Person Company）经济。未来创业模式可能正在改变，一个人 + AI Agent + Web3 基础设施，也可以完成过去需要多个岗位才能完成的工作。而预测市场真正吸引人的地方，是它已经跑通了商业收入模型。平台不是单纯靠流量赚钱，而是通过用户交易产生手续费收入。用户每一次买入、卖出预测仓位，平台都可以获得交易费用。像头部预测市场在热门事件期间，交易量可以达到数亿美元级别，手续费收入也随之增长。世界杯就是一个天然场景，用户可以围绕比赛胜负、球队表现、球员数据等事件进行预测交易。赛事热度越高，参与人数越多，交易频率也会提升，平台就有机会形成持续收入。过去很多创业想法最大的问题，不是没有市场，而是没有能力快速做出来，现在 AI 正在降低这个门槛。xBubble 给我的感觉，不只是帮你写代码，而是在帮助一个人拥有接近小团队的产品创造能力。世界杯只是一个例子，AI + 交易市场 + Web3，可能正在打开 OPC 时代新的创业机会，快来xbubble试试吧

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鬼谷研选

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遇到一场由顶级量化基金 Two Sigma 举办的高阶研讨会，主题是《金融数据的机器学习模型》。主讲人 Justin Sirignano 同时来自 Two Sigma 和牛津大学，讲的不是普通技术指标，而是直接深入高频交易和限价订单簿。我问他，顶级对冲基金现在到底在用机器学习研究什么？视频给出了三个前沿方向： > 用 RNN / LSTM 分析高维订单流，预测下一次价格变化 > 用数百只股票训练通用模型，效果优于单只股票独立建模 > 用强化学习优化订单执行，降低滑点和市场冲击最有意思的是，通用模型在较长时间的样本外测试中，依然保持不错的准确率。不过这不是零基础教程。整场几乎没有代码演示，默认观众已经理解订单簿、RNN / LSTM 和强化学习。更适合有一定量化基础，或准备申请 Two Sigma、Citadel、Jane Street 等 Quant 岗位的人观看。虽然你可能是量化小白，但是在以后的时候绝对会用到的

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爱吃折耳根的Ace

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说一下用 1万赚到5000万退网的“半木夏”，现在用的交易策略。这是一种对周期，流动性，技术分析综合考虑的完整策略，各位可以做个参考😘🤑 想要通过交易赚到大的结果，顺大势而为一定是排在首位，大势就是周期，了解了所处周期，接下来是分析影响市场流动性的因素，半木夏认为这才是对市场走势影响最大的东西/ 找到能给市场带来大量资金流入和资金抽离的因素，就找到了市场涨跌的关键，大量的资金才能推动价格大幅度的波动/ 长期需要关注的有美联储的资产负债表规模，美国财政部的账户余额和重大的事件这三个方向/ 关注这三类的动向就基本可以把握住市场的趋势脉络，但是具体什么时候有大资金流入流出还是要通过交易所/区块链浏览器/监管机构报告三种工具去观察～剩下的就是通过技术分析找到入场位置，因为资金的行为最终还是要呈现在图表上，我们就可以依据图表制定交易计划去严格执行，技术分析的重点主要是看结构/形态/指标！详细👇

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聪明人最后都走向金融市场 Smart people all end up in finance 因为那里才是世界的终极博弈场很多人有一个误解，认为金融市场是赌徒的地方，其实恰恰相反为什么？原因有5个第五：金融市场是最公平的战场。很多行情拼关系、拼资源、拼背景、拼爹，但金融市场只有一件事，输赢。你的判断对，钱就到你账户，你的判断错，市场立刻教育你，没有人情、没有关系，只有逻辑。第四：金融市场是认知速度最快的地方。很多行业就算你很聪明也要熬10年。但在金融市场，如果你的判断是对的，一个周期、可能几天就能改变人生。所以很多顶级聪明人会选择这个地方。因为这里认知直接兑换财富。第三：金融市场，是全球最聪明的人聚集的地方。你在这里面的对手是谁？华尔街量化基金顶级资本，他们从算法用模型用算力和你对抗。就像下棋，你每一步都在和世界级对手博弈。对一些人来说，这种感觉比赚钱更过瘾。第二：金融市场是最残酷的认知审判长。很多行业失败可以找理由，但金融市场不行。你错了，账户就会告诉你，没有解释、没有借口、市场永远是对的。所以很多人在这里被打碎，但少数人在这里被打磨。第一：金融市场是唯一能燃尽你全部认知的地方。很多人活一辈子，从来没有真正用尽自己的大脑，但在金融市场，每天都是极限测试、判断、勇气、纪律、风险，全部同时出现。如果你输了，说明你不够强。如果你活下来，你会获得一个能力，叫做顶级决策力！最后，如果你只是想赚钱，不要进入金融市场，因为这里是收割情绪的地方。但如果你想知道自己到底有多强，那金融市场就是世界上最残酷、也最公平的地方。因为在这里，你每天都在做一件事：和全球最聪明的人搏杀。能活下来的人，最后都会变成一种人，叫猎人！你觉得自己有成为市场猎人的格局和定力吗？

聪明人最后都走向金融市场 Smart people all end up in finance 因为那里才是世界的终极博弈场很多人有一个误解，认为金融市场是赌徒的地方，其实恰恰相反为什么？原因有5个第五：金融市场是最公平的战场。很多行情拼关系、拼资源、拼背景、拼爹，但金融市场只有一件事，输赢。你的判断对，钱就到你账户，你的判断错，市场立刻教育你，没有人情、没有关系，只有逻辑。第四：金融市场是认知速度最快的地方。很多行业就算你很聪明也要熬10年。但在金融市场，如果你的判断是对的，一个周期、可能几天就能改变人生。所以很多顶级聪明人会选择这个地方。因为这里认知直接兑换财富。第三：金融市场，是全球最聪明的人聚集的地方。你在这里面的对手是谁？华尔街量化基金顶级资本，他们从算法用模型用算力和你对抗。就像下棋，你每一步都在和世界级对手博弈。对一些人来说，这种感觉比赚钱更过瘾。第二：金融市场是最残酷的认知审判长。很多行业失败可以找理由，但金融市场不行。你错了，账户就会告诉你，没有解释、没有借口、市场永远是对的。所以很多人在这里被打碎，但少数人在这里被打磨。第一：金融市场是唯一能燃尽你全部认知的地方。很多人活一辈子，从来没有真正用尽自己的大脑，但在金融市场，每天都是极限测试、判断、勇气、纪律、风险，全部同时出现。如果你输了，说明你不够强。如果你活下来，你会获得一个能力，叫做顶级决策力！最后，如果你只是想赚钱，不要进入金融市场，因为这里是收割情绪的地方。但如果你想知道自己到底有多强，那金融市场就是世界上最残酷、也最公平的地方。因为在这里，你每天都在做一件事：和全球最聪明的人搏杀。能活下来的人，最后都会变成一种人，叫猎人！你觉得自己有成为市场猎人的格局和定力吗？

熹米周期轮动🌐

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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：

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爱丽丝呀！

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👀 42 42 又出好玩东西了！赛马你可能玩过，赛币你见过吗？世界杯结束了，美股 / 加密行情又很无聊，好久没有好玩的东西了币安钱包 eMeme 中之人，预测市场整活王 42 42 出了一个「代币赛马」新玩法： 👉 这是一个 20秒结算一次的高频预测市场：押注时间区间内，涨幅最高的代币，由 Chainlink 预言机提供为喂价支持还有 4个小时不到就上实盘市场了，现在有模拟盘可以玩我刚才试了一下，3 把押中 2 吧，手热得发烫 😆 如果你是急性子，如果你盘感不错，不想等待「普通事件」的冗长过程，喜欢快节奏战斗那么42 的「高频预测市场」适合你传送门：

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泵泵超人 | Pumpman 🔶

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在2010年，乔治·索罗斯上了一堂40分钟的大师课，讲述了为什么人类会误判市场现实。他解释了原因： - 市场扭曲现实 - 泡沫是符合逻辑的，而不是非理性的 - 监管机构必须对抗市场索罗斯的12条经验教训将永远改变你对金融市场的看法：🧵

在2010年，乔治·索罗斯上了一堂40分钟的大师课，讲述了为什么人类会误判市场现实。他解释了原因： - 市场扭曲现实 - 泡沫是符合逻辑的，而不是非理性的 - 监管机构必须对抗市场索罗斯的12条经验教训将永远改变你对金融市场的看法：🧵

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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有个专门盯着天气的量化机器人，刚在 Polymarket 上靠押注东京气温，把 25 美金滚到了 25,408 美金。当所有人都在加密预测市场里卷高频、被摩擦成本疯狂消耗时，真正聪明的资金，正在天气赛道里闷声套利。追踪了一下这个名为 'ColdMath' 的实盘地址，累计净利润已经超过 7.8 万美金。底层逻辑就是靠 AI 每天重复执行同一套策略模型： - 累计出手预测 3,873 次 - 单月获利 4.2 万美金 - 纯做天气长尾市场实盘地址：为什么现阶段天气市场的赔率优于加密市场？ Polymarket 正在不断增加全球各大城市的天气池子。这个赛道有着极其庞大的开源气象数据，可以直接喂给 Claude 这类大模型进行交叉验证。最关键的是资金门槛：在加密预测市场跑高频，没有百万级别的体量根本拿不到深度优势；而跑天气套利，500 到 1,000 美金的起步资金就足够试错。更重要的一点，天气市场对跟单极其友好。这里的结算周期通常是 24 小时，而不是加密市场那种极度内卷的 5 分钟或 15 分钟级别。拉长的结算窗口，意味着普通跟单者完全有时间去平抑滑点和网络延迟。天气预测正在成为 Polymarket 上容纳套利资金的新 Alpha。在这个战场里，要么你自己去硬核手搓代码搞懂逻辑，要么就直接跟随已经跑通的聪明钱。对于非开发背景的交易员来说，借力打力往往是更具性价比的选择。

有个专门盯着天气的量化机器人，刚在 Polymarket 上靠押注东京气温，把 25 美金滚到了 25,408 美金。当所有人都在加密预测市场里卷高频、被摩擦成本疯狂消耗时，真正聪明的资金，正在天气赛道里闷声套利。追踪了一下这个名为 'ColdMath' 的实盘地址，累计净利润已经超过 7.8 万美金。底层逻辑就是靠 AI 每天重复执行同一套策略模型： - 累计出手预测 3,873 次 - 单月获利 4.2 万美金 - 纯做天气长尾市场实盘地址：为什么现阶段天气市场的赔率优于加密市场？ Polymarket 正在不断增加全球各大城市的天气池子。这个赛道有着极其庞大的开源气象数据，可以直接喂给 Claude 这类大模型进行交叉验证。最关键的是资金门槛：在加密预测市场跑高频，没有百万级别的体量根本拿不到深度优势；而跑天气套利，500 到 1,000 美金的起步资金就足够试错。更重要的一点，天气市场对跟单极其友好。这里的结算周期通常是 24 小时，而不是加密市场那种极度内卷的 5 分钟或 15 分钟级别。拉长的结算窗口，意味着普通跟单者完全有时间去平抑滑点和网络延迟。天气预测正在成为 Polymarket 上容纳套利资金的新 Alpha。在这个战场里，要么你自己去硬核手搓代码搞懂逻辑，要么就直接跟随已经跑通的聪明钱。对于非开发背景的交易员来说，借力打力往往是更具性价比的选择。

风少

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