与「宏观」相关的搜索结果

老铁，别再掏大几千块去买交易软件和行情终端了！ 这一周 GitHub 上「金融 + AI」涨星最快的 10 个开源项目，我已经替你梳理完毕，全部免费！ 💡 预测与研判 · Kronos（+2653★）：专注 K 线分析的开源模型，以 45+ 交易所的数据训练而成，输入历史价格便能预测后续几根 K 线 · daily_stock_analysis（+487★）：由大模型每日分析美股、A 股、港股，决策看板推送到 Telegram / Discord / 邮箱 🤖 交易 Agent · TradingAgents（+1944★）：多 Agent 交易框架，分析师、研究员、交易员、风控团队先吵上一架再下单，总星数 11.3 万 · Vibe-Trading（+821★）：港大 HKUDS 出品，用大白话描述思路，就能起草策略、跑回测，支持 MCP · day-trader-skill（+972★）：11 个 Claude 技能，覆盖扫盘、新闻、进场和止损，还能把一个交易时段重放 1 万次，默认模拟盘 🪙 币圈重点 · freqtrade（+360★）：老牌开源加密交易机器人，自带 FreqAI 机器学习、回测和 Telegram 控制，已支持 Hyperliquid 🔍 投研工具 · last30days-skill（+730★）：跨 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 做调研，按点赞和真金白银的下注热度排序 · OpenBB（+294★）：给分析师和 AI Agent 用的开放数据平台，股票、期权、加密、宏观都有，带 MCP · FinceptTerminal（+412★）：开源版「彭博终端」，行情、研究、AI Agent 集成在一个桌面端 · tick-stock-panel（+346★）：A 股自托管量化工作台，用大模型写策略、回测、盯盘，65 个接口加 MCP AI 正把机构级投研工具一路拉到散户的桌面上。工具在走向平权，但真正拉开差距的，依旧是你的判断和风控。 建议先收藏，下次做研究直接拿出来用。

🚀 近期 GitHub 金融与 AI 领域增长最快的 10 个开源项目，AI 正在加速进入量化交易市场 从 K 线预测、AI 多智能体交易，到自动制定策略、历史回测和风险管理，越来越多的交易工具开始由 AI 驱动。 以下是本周关注度增长最快的 10 个项目： 1. Kronos｜AI 预测 K 线走势（⭐ +2,653） 基于全球 45 家以上交易所的数据训练，只需输入历史行情，就能预测后续 K 线走势。虽然项目自 4 月以来没有更新代码，但近期关注度明显上升 2. TradingAgents｜AI 交易决策团队（⭐ +1,944） 模拟真实投资机构的运作方式，让多个 AI 智能体分别担任分析师、研究员、交易员和风控人员，通过讨论与评估形成交易决策。项目累计获得约 11.3 万颗 Star 3. day-trader-skill｜AI 日内交易助手（⭐ +972） 整合 11 项 Claude 技能，覆盖行情扫描、新闻分析、进出场策略及止损管理。内置时间回放功能，可对交易过程进行上万次模拟，默认采用模拟交易模式 4. Vibe-Trading｜自然语言量化交易（⭐ +821） 香港大学 HKUDS 团队开发的 AI 交易代理。无需复杂编程，只需用自然语言描述交易思路，就能辅助生成策略并执行历史回测，同时支持 MCP 5. last30days-skill｜全网金融信息研究（⭐ +730） 自动整合 Reddit、X、YouTube、Hacker News 和 Polymarket 等平台的信息，并结合点赞、互动和真实资金参与情况评估市场关注度 6. daily_stock_analysis｜AI 每日股票分析（⭐ +487） 利用大语言模型分析美股、A 股、港股等市场，自动生成每日投资决策看板，并通过 Telegram、Discord 或邮件推送 7. FinceptTerminal｜开源金融终端（⭐ +412） 类似 Bloomberg 的桌面金融分析平台，将市场行情、金融研究和 AI 智能体整合到同一个终端 8. freqtrade｜加密货币量化交易机器人（⭐ +360） 成熟的开源自动交易框架，支持策略回测、Telegram 远程控制，并通过 FreqAI 引入机器学习能力，同时支持 Hyperliquid 9. tick-stock-panel｜A 股 AI 量化工作台（⭐ +346） 面向中国 A 股市场的自托管量化系统，支持使用大语言模型辅助编写交易策略、历史回测及实时监控，提供 65 个 API 接口和 MCP 服务 10. OpenBB｜AI 金融数据基础设施（⭐ +294） 面向分析师、量化研究员和 AI 智能体的开放金融数据平台，覆盖股票、期权、加密货币及宏观经济数据，并提供 MCP 接口。 值得关注的趋势是，AI 交易工具正在从单纯的行情分析，逐步发展为集数据获取、策略生成、回测验证、风险管理和自动执行于一体的完整系统 对于量化交易开发者来说，这 10 个开源项目值得收藏研究

宏观资金成本压力正在增强，机构需求尚未得到修复确认。 1️⃣美国10月总体CPI环比上涨0.4%、核心CPI上涨0.3%，均高于市场预期。 2️⃣美联储理事Waller公开表达进一步加息倾向。BTC、ETH最近五个完整披露交易日的ETF资金仍明显净流出。

好家伙！TradingView 1000 多个选股字段，居然能直接让 AI 一句话调用！ 连美股财报、ETF 机构持仓、期权 GEX 和策略回测，都不用再切换工具了！ 开源项目 Momentum MCP，内置 101 个金融分析工具，支持 Claude Code 等 MCP 客户端，也可配置接入 Codex。 以前用 AI 做股票研究，选股要去 TradingView，财报去 SEC，机构持仓和策略回测又得换平台。 这套 MCP 直接把数据查询、智能选股、技术分析和策略验证串起来，用自然语言就能操作。 核心能力： 1️⃣ 1000+ 筛选字段：覆盖股票、Crypto、期货、外汇等 6 类市场 2️⃣ 47 套选股模板：均线金叉、放量突破、动量排名、行业轮动等 3️⃣ 技术分析：自动查询 K 线、RSI、MACD、均线，还能生成图表 4️⃣ ETF 机构持仓：追踪 71 只 ETF 的持仓变化、行业分布和相关资金信号 5️⃣ 策略回测优化：支持参数扫描、滚动验证和多股票策略对比 6️⃣ 期权与财报：分析 GEX、异常期权活动，还能读取 SEC 财报和宏观数据 比较实用的是，你可以直接告诉 Claude Code： “帮我筛选美股中放量突破、RSI 低于 70 的股票，再分析前三只的财报和技术指标。” AI 就能调用多个工具完成筛选、查询和分析，不用自己反复切换网站。 而且 TradingView 筛选、SEC 财报和部分 ETF 数据不需要付费 API Key。 做美股量化、TradingView 选股、AI Agent 或自动化投研的，这套值得收藏！

如何利用AI自学一切？？ 我是写美股的，日常要读财报、盯宏观，碰上完全陌生的新行业也得从头摸。以前这些最费工夫，翻资料、找人问，一轮下来大半天就没了。 这一年多用上 AI Agent，最先变的是我学东西的方式。 1、兴趣和动力是一切的基础 这是不是普遍适用，我不能确定，但起码对我来说，自发的好奇和自驱力能让我坚持更久。或者说我不能用"坚持"这个词，因为我是自然而然地享受这个过程，不需要任何意志力，只是单纯地想学。 如果是外界推着我学，比如考试、比如工作，DDL 一结束我就会迅速放弃，甚至在过程中也只能勉强做到平均线，抱着得过且过的心态。 当然，有兴趣和自驱力不代表万事大吉，也不会一开始就如有神助。学不会的东西本来就学得很慢，但慢慢来，反而会比较快。 2、建立一个正反馈的环境机制 正反馈能让你保持兴趣和动力，不断的小 reward 会给你情绪价值。这时候就该让 AI 来帮忙了，因为 AI 的反馈非常非常快。 比如我想探索一个知识，它可能和 tech 有关，也可能和商业有关，这些都是我完全没在学校受过训练的领域。但是 AI 受过呀。 我可以一遍一遍地说：这个太难了，我不理解，我要举例子，要图解，要通俗易懂，从最最简单的讲起。AI 非常适合干这个。 在现实生活中，其实很难让一个人一遍一遍地给你重复讲同一个东西，但对 AI，我们完全不会有这种顾虑。遇到不懂的，如果没有 AI，就只能等懂行的人给我讲，或者自己慢慢搜。这种极致快速的正反馈，只有 AI 才能给。 而当我让它出题，用自己的话再讲一遍的时候，我就能清楚地知道哪里我没理解、哪些我理解得很好。这时候 AI 也会充分地鼓励我，给我非常多的正反馈。学习的循环就这么建立起来了。 3、所以具体到底怎么利用AI呢？下面我按从简单到进阶，拆解一下具体的方法。 简单版：一个聊天窗口就够了 免费的聊天机器人已经足够强大，只要稍微改改自己的 prompt，就能得到很好的结果。 假设我对某个领域、某个概念完全不了解，比如"什么是 Agent？Agent 有什么用？为什么别人都在用？我能拿它做什么？"，这些就是我第一次接触一个新概念时，脑子里会自然冒出来的问题。 第一，我一般会按"why - what - how"的结构去拆。 第二，一次只问一个问题，不要一下子丢好几个。拿这个例子来说，可以先从"为什么 Agent 这么火"开始。这个问题的答案很简单易懂，你会看到一些有趣的现象，然后再引出 what，也就是它到底是什么。 第三，告诉 AI 你的个人背景。免费的聊天机器人完全不知道你对这个领域了解多少，你让它讲解时，它的回答不会是个性化的，也不会考虑你的背景。所以你要在 prompt 里讲明：我完全不了解，希望讲得通俗易懂，等等。 第四，你同样可以让 AI 用费曼学习法给你出题：根据刚刚讲过的内容出几道题，让你用自己的话再讲一遍。 进阶版：先要一张地图，再把资料喂给 AI 过了简单的关卡，如果我想学得深入一点、系统一点，开始之前我会先让 AI 给我画一张这个领域的"知识树"：主干是什么，分支有哪些，我现在要学的东西长在哪一枝上。 如果这个领域陌生到连树都搭不起来，我就让它从历史讲起。一个东西刚诞生的时候总是简单的，顺着它一步步变复杂的过程往下看，现在的样子也就好懂了。 有了地图，我会让AI去找高质量的书或者视频来探索。在学的过程中，我还会把这些资料喂给它，让它有充分的 context，这样我随时提问，就能随时得到答案。 深度版：搭一个自己的学习系统 我会高强度地把 Agent 工具和 Obsidian（一个个人笔记软件）连在一起用。我有一份写自己个人背景的 markdown 文件，还有一份 Tutor SOP 文件，里面写明我喜欢的教学方式。 每次我要求它讲解某些内容，AI 都会自己去读这些文件、补充上下文，用我最喜欢的方式来教我。 这份 SOP 里的规则，都是一次次"学不下去"之后加进去的。挑几条：第一条就是：keep me motivated, keep me going, increase the curiosity. 一节课最多两个概念。第三个留到下一节，在好奇心还在往上涨的时候结束。还有比较基础的，例如多用例子和图解等等。 当我感兴趣、想深入了解时，我也会让它读取费曼学习法的 Skill 来给我出题。 我还会用 Matt Pocock 写的 teach skill，让它通过写 HTML 代码的方式做网页课。我会 customize 更多的交互、课后习题、课后阅读等等。 它会把一个主题拆成几节课，组成一个小小的 set，比如 4–5 节，学完一整套也非常有成就感。 我曾经有遇到一篇讲AI的论文，可以说我自己几乎看不懂，但神奇的是AI一直鼓励我说我可以，我刚好看见有一段讲到是如何把 Out-of-Distribution（分布外）的东西拆解变成 In-Distribution（分布内）的东西。我心想这不就是现在，我让AI把这一篇完全在我知识分布外的东西通过一步步拆解，变成我可以理解的分布内的东西。 拆了十几轮吧，说实话那篇论文到底讲了什么，我已经要忘记了，但这种去拆解那些我不会的知识，然后一步一步把它们内化的方法论我却一直记得。 总结一下：其实核心很简单，你要喜欢、要有兴趣，利用AI工具，不会就问，不断接受正反馈。自然而然，我们就可以学习任何事情了！ 一段可以直接复制的 prompt： 我是[你的背景，比如：完全没学过编程]，想了解[概念]。请按下面的顺序讲，每次只讲一步，讲完停下来等我回复： 1、为什么：它为什么最近这么火，解决了什么问题 2、是什么：用一个生活里的例子讲，不要术语和公式 3、怎么用：像我这样的人能拿它做什么 如果我说「没懂」，请换一个例子，不要只换个说法。 三步讲完后，出 2 道题让我用自己的话回答，并指出我哪里理解错了。

如果一家酒吧里 ： 有人陪你聊行情 有人劝你别看盘了先喝一杯 有人天天研究收藏 还有一个人专门负责，把你之前吹过的牛记下来 那我估计我会坐挺久hhh 结果你跟我说 @CybeReator 真的把这套东西做进 Discord 了？ —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 里面几个 AI 酒保的分工还挺明确的 Doji 负责认真聊市场 Zima 更像陪你放松扯淡的 Sumi 对收藏这些东西比较上头 然后最近又来了个 Ledger 这个最损了！ 你今天说： “我觉得这个行情后面会这样走。” 它不急着夸你， 先给你记账。 过段时间回来看看， 到底是你看懂了市场， 还是市场把你教育了一遍😭 我很喜欢这种玩法～ 比那种 “AI 酒保：您好，请问有什么可以帮助您？” 要有意思多啦 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 而且这家酒馆居然真的会“上酒” ！ 每天北京时间 8:00 和 18:00， 都会有一份免费的 Cyber Daily 市场简报～ 一个接美股盘后， 一个接美股盘前。 Crypto、美股、当天值得看的东西， 酒保给你整理好。 这个对我来说就很实际。 我每天本来就要刷行情， 现在相当于多了一个地方， 进去坐一下，顺便把今天发生什么看完 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 对于持有者，还有个我觉得好玩的东西： （Secret Menu 隐藏菜单） 不是项目方单方面决定今天给你看什么， 而是你可以自己点。 宏观、稳定币、RWA、AI、收藏、艺术…… 菜单里没有的， 还能让大家投票加。 这就很像真的酒馆： 普通客人喝今日特调， 常客开始自己点酒。 这个细节我是真的喜欢～ —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— ⭕️ CybeReator NFT 发行在 ValueChain L1 上 11 月 10 日统一开盒 让我期待的地方， 不是“ AI + NFT ”这几个词有多新。 而是这帮酒保真的有点像：我在 Crypto 圈认识的那几种朋友 一个陪你聊盘， 一个劝你别卷， 一个天天研究收藏， 还有一个专门记你以前吹过什么牛～ 想进去喝一杯吗？ 【 ❗️❗️必须介绍一下酒馆的happy hour活动❗️❗️ 11月2日至11月12日 每天和ai酒保聊天最多的5位，可以免费获得nft

我说AI中场，霍华德马克斯说AI才到棒球第三局，看他最新接受CNBC的访谈要点：1、防止非理性繁荣最好的办法，就是市场偶尔遭遇一些挫折。市场总是倾向于放大一切。过去一年到一年半，市场已经经历了几次明显的波动，包括近期AI和科技股的调整。在他看来，这些挫折并不是坏事，反而是健康的。 真正危险的，恰恰是所有人都相信没有什么会失败的时候。当投资者开始认为任何投资都不会出错，最严重的泡沫和非理性繁荣往往也就形成了。还是从反身性出发； 2、综合来看，他判断未来几年利率大体会维持在当前水平附近。 2009年至2021年那段超低利率时期本身就是一种异常，未来恐怕不会再回到那个时代。考虑到通胀仍然是一个值得担忧的问题，他相当确定，未来利率不会比现在低得多。这就对投资有了更高的要求； 3、但即使这样他在投资上还是很注重风控的 1）他并不认为当下这些公司的债券便宜到了随便买都划算的程度； 2）AI是他整个投资生涯中遇到过的最难预测的事情，但他并不因此主张完全回避。他更倾向于通过相对安全的方式参与。 这里多说点，马克斯创立的橡树资本主业其实信贷和不良资产，他说所得安全方式就是参与在不那么拥挤的地区建数据中心。 为什么认为AI到中场不是到尾声？核心还是AI大规模商业化才刚刚开始，看引用转发是的那条推文，大云厂商的云业务三个季度前才开始起速，而未来一两年是算力陆续上线的阶段（看数据中心的建设节奏）、那么云业务的业绩增速还会继续提速。想想28年AWS做到3600亿美金的体量，微软和谷歌云3000亿美金以上的体量、又会是什么情景。 anthropic25年营收45亿美金、今年三季度332亿美金全年500亿美金以上，当然未来很难再保持同比1000%以上的增速，但未来几年保持在一个较高增速是大概率的。 如果大家经历过移动互联网的商业化过程就知道，一项技术渗透率一旦跨过10%的鸿沟渗透率就会快速扩散、商业化也会不断加快、直到饱和和平台期。明显在Coding之后，企业采用AI正在深入和扩散、个人Agent、AI科学发现等各种新场景正在不断涌现，这都意味着AI大规模商业化正在开始加速、而不是已经到头了。未来市场真正的风险是AI商业化的降速，但不是现在。 当然问题也是现实存在的、资本开支巨大自由现金流为负，并不是视而不见，这也是造成市场动荡和调整原因。但这并不是说，已经到头了。还是引用的推文“AI中场的冰与火”里聊到的：趋势投资真正要做的，不是死守原来的 Winner，而是不断识别下一层利润池正在往哪里迁移，哪些板块是新的受益者新的主线。 当然我并不是死多头、恰恰个人可能是最早聊到中期选举前美股会有大动荡和调整的。 1）最早在8月下心这里 十月下旬的大科技财报决定基本面能否托底； 11月3日之后，选举不确定性消退，有机会形成一轮修复。 核心的逻辑也是油价、收益率，债务问题； 2）然后9月1号参加168X的访谈 11 月之后政治不确定性下降、三季报验证、估值更便宜（SOX 动态估值当下约 19.2，只是去年关税战低点10%多），会真正走出来； 3）然后10月9号 个人角度我们需要去看风险和机遇，承认有问题、问题有多大、对市场影响有多大。但也要看到基本面在进步的那方面。不是说涨了就要上天、跌了就下地狱，而很多人观点和判断跟着价格走。当然从投资上考验其实是仓位管理能力和调仓能力（需要往新的winner和主线上迁移）。 现在再看这一次财报季，商业化确实在加速、当然债务和现金流问题也是进一步放大和加速、然后宏观也没稳定特别是油价还没下来。 未来这轮修复能走多远，要看几点： 1）油价能不能下来，决定通胀走势。 通胀又决定了联储后续的利率走向；两次以内的加息市场还能接受，再多市场确实也扛不住； 2）产业上，商业化进一步加速。至于说资本开支到足够多的回报，可能要经历三个阶段 第一步：产能转化为收入，看营收和增速； 第二步：看扣除折旧后的经营利润 第三步：经营现金流／现金 Capex的从小于1变成等于1再到大于1。 3）至于中期选举、个人观点是结束比结果更重要，结束意味着政治不确定性降低，市场会根据新的国会权力结构来推演政策走向。上周末也有聊到，即使民主党拿下两院，也不是说就是遏制AI和加密发展、只是需要力度上要比共和党要小，不是方向问题而是力度问题。 4）当然近期还要看anthropic上市路演问题 个人角度整体市场也在慢慢做逻辑切换 1）过去一年多，市场奖励的是稀缺、扩张和想象力； 2）接下来市场更看重的会是利用率、利润率、自由现金流和资本回报率。 只是个人看法 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易

大盘降温，恐惧与贪婪指数回落 聪明钱 / 机构对后市看法如何？这是一份快速盘点💁‍♀️ 🔸易理华 Trend Research @Jackyi_ld 认为处于牛市趋势，但短时回调远没有结束，倾向于这波会跌破 7 万 9，但坚持「牛市看回调但不做空」，等待好位置抄底 🔹先定 10 个大目标 @Jason60704294 同样认为处于牛市趋势，但不认为会直接跌到 7.8w，更不认为会到 7.4w，BTC 对宏观利空反应钝化就是重要信号；不过如果跌破 7.9w 会开始减仓，日线收破 7.8w 则剩下的多单全部离场，没有跌破就继续持有 🔸Wintermute @wintermute_t 报告表示全球数字资产牛市仍处于早期阶段，比特币后续能否进一步走强，驱动因素可能更多来自传统金融市场而非加密市场内部叙事，11 月 3 日美国中期选举将是关键变量；此外指出低质量山寨的上涨行情动能已接近尾声，要警惕风险 总体来看，对于牛市大趋势的看法保持一致，但对近期行情的判断存在出入，尤其是易老板和大目标哥刚好互为对手盘了哈哈

我对金融 AI 最大的期待，就是让我少盯点盘。 我最近就给 AI 提过一个需求：每天把币圈、美股、宏观里真正重要的事情挑出来，有值得关注的变化再告诉我。信息已经够多了，真没必要什么新闻都看一遍。 所以币安这次推出 Binance Intelligence，我比较感兴趣的，是它开始把这件事直接做进交易所。 币安分享了一组早期数据：Binance Agent OS 每发生一次下单，大约对应 50 次数据读取调用。这个比例挺有意思，说明大家对金融 AI 的需求里，“帮我看清楚市场”占了很大一部分。 这个需求我太理解了。BTC、ETH 在动，美股在动，宏观也在变，光把这些信息串起来就很费时间。 面向 App 用户的 Binance AI，可以在用户同意后，结合持仓、自选和关注内容整理市场简报、跟踪变化、发送提醒。简报还能直接听，加密、美股、ETF、宏观放在一起看，而且免费。 对我来说，这种省时间的功能就很实在。 另外两款也值得关注，但涉及账户和执行，我首先看控制权：权限开多少、预算给多少、风险限制怎么设，都得由用户决定。 Binance Agent OS 面向开发者，把币安能力接入自己的 AI 工具，有专用子账户隔离，也能撤销权限、紧急停止。 Binance AI Pro 则是让交易者用自然语言描述工作流程，先回测、模拟，自己看过并明确批准，再在授权范围内运行。 当然，AI 会判断错，也会一本正经地胡说。测试、审核这些步骤不能省，自己的钱更不能因为多了个 AI 就放松管理。 我看好这个方向。先把筛信息、盯变化这些重复工作接过去，让人有时间认真做判断，这件事本身就很有价值。 Binance AI 正在分阶段开放，具体看所在地区和账户资格；升级版 Binance AI Pro 计划未来数周推出。等有权限了，我最想先试试它到底能帮我少刷多少次行情。

（系列推）聊聊美股大V和收费问题。。。先说大V。推上美股交易员绝对有大牛，多是英文推特。中推有几个也很不错。我不点名了，免得厚此薄彼。但英文推特我举几个例子，比如@WalterDeemer 老先生八十多岁，还活跃一线分析行情；比如我唯一付费订阅substack的@EconstratPB 宏观分析非常深入，靠谱（1）