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顶级量化公司Jane Street每年支付75万美元聘请能够解答如何在量化交易中使用随机过程和马尔可夫链的量化分析师。麻省理工学院这节1小时的概率论讲座，能让你获得与那些月薪6万美元的量化分析师相同的洞见。立即收藏并观看。然后阅读下面的文章。

KK.aWSB

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247,136 Aufrufe • vor 3 Monaten •via X (Twitter)

Bildung Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

14 Kommentare

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AIFinvor 3 Monaten

怎么最近一直推量化了

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Hypernova Windvor 3 Monaten

Looooool. I wonder if one can actually count money and do basic math there. Studied this at university. But when I worked at hedge fund I had to spend time on dailies, scrums, scrum planning and so many endless and useless meetings… I am so happy to be free and invest myself

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Terryvor 3 Monaten

Thanks!

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DoBa多宝vor 3 Monaten

KK老哥的文章都好专业受教了👍

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区块链天才 🐧vor 3 Monaten

卧槽这价格也太香了吧

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陈老人vor 3 Monaten

KK兄今天发的文章都太香了

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Dipanshu Kushwahavor 3 Monaten

That's awesome! Seems like a great way to learn some valuable stuff.

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火山哥🕊️vor 3 Monaten

这个说的真对了

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𝘊𝘳𝘺𝘱𝘵𝘰 𝘏𝘶𝘨𝘰 胡vor 3 Monaten

这实在是太专业了

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古德里安vor 3 Monaten

顶级足球俱乐部皇家马德里每年支付10亿欧元聘请能够解答如何在球场上使用右脚和左脚盘带传球的中场大师这节20分钟的带球训练课，能够让你与那些每天6万欧元薪水的中场大师获得相同的洞见。收藏并立即收看

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SoSo004vor 3 Monaten

哈哈，推荐你试试 LingTube 这个 Chrome 插件，我自己经常用。它能把 YouTube、TikTok、Bilibili 这些平台的视频直接语音翻译后播放，看外语教程或者有趣的视频时特别实用，不会卡在语言上～值得一试！😊

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WalletV中文—聚合Polymarket、Hyperliquid、Aster、xStocksvor 3 Monaten

很好的入门视角

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阿巴阿巴聊投资｜Aba Investvor 3 Monaten

一小时讲座能打开门，但年薪差距大多在把模型扛进真实市场后的脏活里。

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deersongtongvor 3 Monaten

@Jiapayern

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一位斯坦福毕业生刚发了一个马尔可夫链的讲座视频，50分钟，专门讲给做量化交易的人听，讲得特别简洁。 Jane Street 的量化分析师年薪能到 120 万美元，说到底就是要搞懂这套数学。现在这个讲座把同样的框架给你讲透了，完全免费。收藏起来，周末抽时间看看。

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华尔街的对冲基金，给量化研究员开的年薪一般在 20 万到 65 万美元之间。刚好，Jane Street 一位量化交易员最近在 YouTube 上传了一条 50 分钟的视频，把量化学习的完整路线图梳理得很清楚。建议你收藏下来，今天就抽时间看掉。比起 X 上那种“神奇公式”文章，这个更值得花时间。

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对于量化研究员来说，华尔街对冲基金开出的年薪十分诱人，通常在20万至65万美元之间。近期，Jane Street的一名量化交易员，在YouTube上分享了一条50分钟的视频，完整梳理了量化学习的全流程路线图，还隐含了Polymarket等实操场景的相关技巧。建议你收藏好，今天就抽时间看完，相较于X上那些夸大其词的“神奇公式”文章，这条视频更具参考意义，也更值得你花时间去钻研。 #Polymarket

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Arb_知微

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Arb_知微

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高盛给自家量化分析师开的年薪是25万美元。然后他们最近在GitHub上公开了一个仓库，星标已经破了一万一。里头就是那些分析师日常用的工具包，还直接集成了Claude技能。全部免费，说实话，比花25万去读个学位还实在。这个项目叫gs-quant，是高盛交易台自己在用的Python技术栈，用来做定价、风险管理和回测的。建议你直接收藏，这可能比这个周末刷的任何东西都值。

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区块链行情研究

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全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars）基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars）高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费

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梭哈.AI

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LangChain：构建与数据对话的聊天机器人4——向量和嵌入 #LangChain构建与数据对话的聊天机器人这节课主要讲述了如何使用嵌入（embeddings）和向量存储（vector stores）来处理和检索数据。首先，我们将文档分割成小的、语义有意义的分块，然后将这些分块存储到索引中，以便在需要回答关于这个数据集的问题时能够轻松地检索到。Embedding是将文本转化为向量空间的数组的过程，相似内容的文本在向量空间中会有相似的向量。这意味着我们可以比较这些向量，找出相似的文本片段。向量存储是一个可以轻松查找相似向量的数据库，这在我们试图找到与手头问题相关的文档时非常有用。视频还详细讲解了如何使用OpenAI创建嵌入，以及如何使用NumPy比较嵌入的相似度。然后，我们将所有的嵌入存储在向量存储中，以便于后续的检索。视频中使用的向量存储是Chroma，因为它轻量级且内存中，非常容易上手。最后，我们将向量数据库持久化，以便在未来的课程中使用。然而，这种方法并不完美，视频也讨论了一些边缘情况和失败模式，例如检索到重复的信息，或者无法准确捕捉到结构化信息。课程地址：播放列表： B站：

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宝玉

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这大概是本周最精彩的文章了。如果你是工程师、设计师，可能非常适合阅读。 Fey 原创始人加入到 Wealthsimple 后，如何将代码工程和 UI 设计带领到下一个级别。其中，我最喜欢的是文章这些可实时交互的 UI 小控件，可以直接感受到这些组件的设计质量与愉悦。

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Zayn Hao

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华尔街对冲基金给量化研究员开的工资是真的大方。顶级机构随便一个量化岗，年薪基本20万到65万美元起步。最近Jane Street有位交易员在YouTube发了条快50分钟的硬核长视频。直接把完整的量化学习路线掰开揉碎讲清楚，还顺带聊了实操技巧，连Polymarket预测市场的概率逻辑都讲到了。网上一堆博主天天吹万能公式、稳赚模型，对比下来，这种一线大佬的经验分享靠谱太多。交易想赚钱，真没什么玄学。拼的就是概率建模、风控、执行力，还有长期稳定的统计优势。都是实打实的底层能力。与其天天刷各种碎片化干货，不如静下心看完这条视频。真正拉开交易水平的，从来不是内幕消息，而是系统化的学习思维。 #polymarket

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区块链圣手

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🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

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爱吃折耳根的Ace

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🚨卧槽！高盛开源了他们的量化工具库 gs-quant Goldman Sachs 把内部 quants 使用的 Python 量化工具库开源了，目前 GitHub 已获得 11.3K Star。它提供了丰富的量化分析工具，适合做结构化产品、风险建模和策略研究等工作。虽然完整 API 需要高盛机构客户权限，但核心库已经开源，普通用户也可以安装使用（pip install gs-quant）。核心亮点： > 机构级量化工具：支持衍生品定价、风险管理、回测、交易策略开发等全流程 > 生产级代码质量：直接来自高盛交易台的真实工具栈 > 支持 Claude Skills：官方已集成 Claude 技能，可直接在 Claude 中使用 > 覆盖广泛资产类别：股票、期权、期货、外汇等衍生品分析能力极强 > 持续维护更新：最新版本 2.1.1 刚刚发布 > Apache-2.0 开源协议，可直接用于研究和开发对想学习机构级量化建模、做衍生品定价与风险管理、或者用 AI 辅助量化研究的开发者来说，这是目前开源里含金量最高的量化工具库之一。

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爱吃折耳根的Ace

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🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

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爱吃折耳根的Ace

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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

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黄仁勋对工程师的期待已经变了。一个年薪 50 万美元的工程师，一年只花 5000 美元 token，他会警觉；如果没消耗至少 25 万美元 token，他会非常担心。因为在他看来，未来每个工程师都会管理上百个 agent。这段长达 16 分钟的视频彻底揭开了下一个时代的财富与工作范式。建议观看并收藏。

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柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

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GitHubDaily

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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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$量化必备：几何布朗运动从理论到向量化实现之前分享过从零到一的 Python 量化回测、真实数据清洗避坑，以及 Fama-French 多因子模型实操。今天粉丝问我：Ace 还有没有把几何布朗运动（GBM）从数学公式一路讲到可交互模拟仪表盘的完整视频？我去找了这支来自 Daniel Boctor 的优质实战教学。视频真正的价值在于：它把量化金融中最基础也最重要的随机模型——几何布朗运动，讲得既有理论深度，又有工程落地感。核心内容包括： 1️⃣ 清晰拆解 GBM 公式 dStSt=μdt+σdWt \frac{dS_t}{S_t} = \mu dt + \sigma dW_t StdSt=μdt+σdWt，把漂移项、扩散项和随机项讲透 2️⃣ 特别纠正离散模拟时必须使用几何复利收益、而不是简单算术收益的常见错误 3️⃣ 用 NumPy 向量化彻底摆脱 for 循环，瞬间生成成百上千条随机路径 4️⃣ 用 ipywidgets 搭建可实时调节参数的交互仪表盘，直观观察资产增长曲线和终端财富分布 5️⃣ 末尾额外演示了 Fama-French 因子滚动回归分析这是一支从理论到可视化都做得很扎实的量化随机过程教学，适合想系统学习蒙特卡洛模拟和向量化编程的朋友。强烈建议跟着敲一遍代码收获会很大。$

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爱吃折耳根的Ace

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自动驾驶算法的底层原理和我们做趋势交易最科学的原理是一样的，这就是为何我一直提醒大家不要历史归纳法，统计学的多样本概率学适用于高频量化的类似于物理学当中的量子力学，但宏观世界当中“相对论”更有效。这也是为何我做量化多年发现剩下的最有效的因子就是“动能因子”，不只是因为样本足够，物理学中空气动力学的应用在趋势交易中格外有效。

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𝙃𝘼𝙕𝙀𝙉𝙇𝙀𝙀

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