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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。

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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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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。
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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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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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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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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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谢嘉琪

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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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Solana新星 查找solana公链的热门代币 实时监控 X 的推文，去除机器人和简单的刷量推文，直观展示有多少用户正在讨论热议代币 进行代币的情绪化分析，并将其转化为WOM分数。 同时也可以反向查询某个推特博主在介绍、关注的代币 $wom wom.fun @Cruellacodes Solar (Solana中文社群)
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