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🚨重磅！GLM 5.5最快将于本周发布！将掀起开源模型全新高度！ 智谱Zai创始人唐杰清华早已暗示两大飞轮RSI、后训练将铸就 GLM-5.5 成为无敌的存在！ 🔹飞轮已跑通：500M代码仓库→千万级Issue-PR合成→GLM-5 Agentic Engineering；合成沙盒→GLM-5.1自主执行；Agent自己造动态环境→GLM-5.2长程任务；网络安全环境，漏洞+PoC+Exploit→GLM-5.3。每一步都在用上一代模型生产下一代的训练数据。 🔹数据墙被击穿：Chinchilla定律明确，固定数据无法消除数据依赖损失。精选Web数据（RefinedWeb）远超原始语料，为飞轮提供高质量燃料。 🔹GLM 5.5是闭环产物：GLM-5.3已驱动Infra Agent在10万国产卡上自己优化推理系统，两周吞吐提升3倍+。飞轮继续转，5.5的后训练+自我进化环境只会更硬核，量化金融、代码沙盒、长程Agent全线拉满。 从Vibe Coding到Agentic Engineering，再到数据飞轮自我强化，5.5不是简单迭代，是这套系统第一次真正闭环后的产物。 #GLM55# #智谱# #唐杰# #数据飞轮# #RSI# #AgenticAI# #开源大模型# #清华# #AI# #Zai#

卧槽！期权、CDS、债券、利率互换——全部定价模型 Python 一把梭！FinancePy，真金融工程利器。 domokane 开源的 FinancePy，专注金融衍生品的定价和风险管理，覆盖固收、股票、外汇和信用等产品，目前有 3.1K Star。 核心能力包括： 1️⃣ 债券、可转债、利率衍生品定价 2️⃣ 股票期权（欧式、美式、亚式、障碍等） 3️⃣ 外汇期权和相关产品 4️⃣ 信用违约互换（CDS）等信用衍生品 5️⃣ 多种定价模型（Black-Scholes、树模型、随机波动率等） 6️⃣ 使用 Numba 加速，性能比较好，同时保持纯 Python 可读性 对做衍生品定价、风险计算，或者想系统学习量化金融建模的人来说，这个库内容比较扎实。 现在 FinancePy 纯 Python 加中文注释，pip install 就能跑。想做衍生品方向的，先把这个库吃透。

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 St​dSt​​=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。

卧槽，AI 现在连美股和加密货币 K 线能预测了，胜率高达93%！！！ GitHub 上发现一个神级开源项目：Kronos​。 它不是普通的聊天大模型，而是专门为金融市场训练的 AI 基础模型。 输入历史 K 线数据，就能预测未来价格走势。 覆盖股票、加密货币等金融市场，量化交易玩家值得关注。 几个亮点： • 专门针对 OHLCV K线数据训练 • 基于 Transformer 架构 • 支持 BTC/USDT 行情预测 • 支持模型微调、批量预测和回测 • 可用于美股、股票市场及加密货币量化研究 无论是研究纳斯达克、标普500，还是分析 Binance、OKX 等加密货币交易所的 BTC、ETH 行情，都值得研究一下。 AI量化交易、股票价格预测、加密货币交易策略，这些方向正在变得越来越有意思。 以后炒美股、炒币，会不会真的变成 AI 之间的较量？ 当然，AI预测不等于稳赚，别看见模型就梭哈。 传送门： #AI量化交易# #美股# #纳斯达克# #加密货币# #Binance# #OKX# #BTC# #开源项目#

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

决定开始更新新节目 物种多样性系列，发个破防嘉豪 先是嘉豪的介绍，文字版，出于对大长文的礼貌回复了嘉豪，聊天记录如图 以下是嘉豪的资料，很长，不可否认嘉豪很真诚 身材 身高178，02年生，体重150斤，爱好健身。属于容易长肌肉、也容易长肥肉的体质。有朝一日，一定能练出腹肌。 长相 五官端正，自认为还算秀气。也许暂时不方便给照片，但有小时候的照片为证，至少能证明我曾经很有潜力。 父母 当年都是帅哥美女。 我爸虽然已经五十多岁，但属于斜杠中老年，在健身房兼职当健美操教练。每次跳操都有大量中老年妇女跟随，还经常被认为是三十多岁的小鲜肉。 我妈大眼睛、瓜子脸，据她自称，也经常被别人认为只有三十多岁。 由此可见，我对自己的基因还是很有信心的。如果继续减肥成功，必成帅哥一枚。 籍贯 家乡河南北部，一座三线古都兼老工业城市。 家境 原生家庭良好。外公出身贫下中农，文革时期当过红卫兵，后来下海创业。父母都在本地不错的体制内单位。 独生子，A8，不算大富大贵，但衣食无忧。不图钱，只好色。 外婆是老北京旗人，表姐、表弟、表妹是加拿大人，堂哥是澳大利亚人。 学历 浙江某中外合作大学本科，电子电气工程专业，目前本校硕士在读。 爱好 毫无游戏天赋。 高中时喜欢玩王者荣耀，但高中毕业那个暑假，突然就不想玩了。几乎没玩过任何射击游戏。 曾经玩过原神和崩坏：星穹铁道，星铁开服两年几乎全收集，现在基本退游。 不过，我愿意尝试新的游戏类型。如果游戏有助于增进我们之间的关系，我很乐意陪你一起玩，只要你不嫌弃我是个菜逼。 喜欢心理学、政治、股市、科技，对经济金融也有一定了解，同时还是 Codex 重度用户。 曾经早上想当巴菲特，晚上想当索罗斯。 GPT 刚兴起时就进入了股市，曾高度看好拼多多、英伟达、小米，自认为有不错的投资分析能力，甚至一度觉得，结合 Codex，自己有机会超过大部分基金经理。 可惜家里人过于传统，资产主要集中在房产上，不愿意给我资金和账户支持。最终竹篮打水一场空，空有屠龙之术。 因此决定好好读书，先靠自己实现原始积累。 曾经还 Vibe Code 过量化交易程序，研究后发现市面上的骗局实在太多，因子投资想找到真正的 Alpha 收益非常困难，所谓的高收益往往只是过拟合，于是放弃了这条路。 平时喜欢关注硅谷，经常逛 GitHub，看见有意思的项目就借鉴（偷）一点思路，融入自己的项目。 在我看来，AI 是打开数字世界的钥匙。 未来结合区块链、VR、AR 等技术，赛博朋克式的虚拟世界或许真的能够实现。因为 AI 可以不断生成代码，成为永不停息的虚拟世界自动建造者。 只是数字世界与物理世界之间的那堵次元壁，目前依然没有真正打通。 性格 ENTP。 内心大概有两个模块：一个是相信技术改变世界的理工男；另一个正在养成，目标是成为更懂女性、更有吸引力的人。 从小被妈妈狠狠地关爱着，表面大大咧咧、随和，内心却很有同情心。 如果你向我讲述自己悲惨的原生家庭，或者那些让你难受的经历，我大概率会狠狠地共情，忍不住想关心你、照顾你。 但这并不意味着我没有脑子。 我的关心和爱是认真的，但像经典小故事里那种——欠债的弟弟、好赌的爸、打牌的妈、破碎的她——我还是很能识破的。 性癖 S，或者 Dom，两者都有一些倾向。 在我的理解里，S 更偏向肉体层面的刺激，Dom 则更强调精神和心理上的主导。 不过，在调教这件事上，我能想出无数好玩的花样。为了辅助思考，写过构思调教玩法的程序。 整体哲学是因势利导，有些类似巴甫洛夫的条件反射。 例如，把特定的羞辱性语言、动作与强烈的性愉悦联系起来，使两者逐渐建立心理上的关联。 调教的目的是满足一个骚货， 或者把你变成一个骚货， 体会性的快乐、释放彼此隐藏的欲望，体会性的快乐。 严厉是我的外衣，温柔与体贴才是我的血肉和骨骼 相互尊重，吸引不是强求， 给予情感安全感，心理上相互支持，随时出现 心理问题的本质是现实欲望 一个Dom的言行举止、人品和素质，决定了关系的健康 安全是凌驾于一切之上的绝对红线 做好满足下位者的心理需求和释放上位者需求的平衡 作为一个上位者，应该把保护sub的安全视为天职，要护着她，更要宠爱她，亦可在自己能力范围能帮助她成长进步。 感情 可悲的母单，还是处男。 这显然没什么值得骄傲的。目前正在尽可能突破，所以才有了这份帖子。 其实，我觉得自己的整体条件还可以。大学以前一直是班里的活宝，因为比较幽默，也得到过不少女生的喜欢。 更多还是因为心理过于晚熟，不解风情，不懂女孩的暗送秋波，就这样错过了一次又一次桃花。 桃花仙人种桃树，又卖桃花换酒钱。 种一棵桃树，最好的时间是十年前，其次就是现在。 大学期间，我过于沉溺于炒股和科技，逐渐变成了铁血理工男。性格不知变通，不懂哄女孩开心，也对认识女生毫无兴趣，最终成为了一个整天捧着电脑的独狼。 如今正在改变。

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！

能成为行业领军者，远见弥足重要 刚刚 OKX NOW 上 @star_okx 和 @VitalikButerin 两位刚刚的发言 看看两位都聊了什么 @star_okx 这边 1/ 我们做了 13 年，从加密现货交易所起家，一路扩到衍生品、Web3 钱包、支付和多资产交易，现在做代币化资产 2/ 我给 OKX 定的新位置是面向下一代用户的全场景金融科技服务，就四件事：存钱、全球支付、一站式投资、AI 驱动的财富增值 3/ 这批人不太可能再走进传统银行网点，这是我们整套愿景的底座 4/ 我的判断前提是互联网、加密、AI 正在融合，一起重建金融 5/ 传统金融的毛病是几十年没变的基建配不上实时数字世界，低收入人群跨境汇款成本接近 10%，服务也做不到 24 小时 6/ 我把行业分成五个阶段：极客实验、机构关注、DeFi 和 ICO 实验、合规建设、2025 年之后的主流化 7/ 做全球金融服务，光有技术不够，真正的门槛是信任、监管、治理和本地问责 8/ 牌照和监管资格我们覆盖了美国、欧洲、阿联酋、新加坡、澳洲、巴西、土耳其等主要市场 9/ 我们是最早一批把储备金证明做成常态化透明机制的交易所，这件事后来成了行业标准 10/ 全球独立审计我交给了德勤，为的是把加密技术和全球金融机构的标准对齐 11/ 加密和传统金融长期被说成对立，我不同意，这个对立正在消失 12/ 我们的股东名单里有 ICE 和纽交所、渣打银行、Ripple、Circle，覆盖交易所、银行、支付、量化 13/ 两边的互补很清楚：加密给的是 24/7 基建、可编程的钱、全球结算、自托管，传统金融给的是巨额流动性、监管经验、机构信任 14/ 在我们内部，AI 已经不是概念，是核心基建，我们自建了内部 AI 平台 15/ 95% 的工程功能发布流程实质由 AI 完成，工程师只负责审查、测试和最终批准 16/ 接下来 AI 要接手三件事：24 小时智能客服、实时反欺诈干预、把各地区不同的监管要求做成统一执行的合规 17/ 上个月我们在大模型服务上的支出到了 1000 万美元，AI 已经跑到规模化工业使用这一步 @VitalikButerin 这边 1/ 我这场讲的都是正在发生、但还没成熟的技术趋势 2/ 我认为零知识证明两年内会成熟，以后用户不用披露完整隐私信息，就能证明资产和身份的合规性 3/ AI 既是这行最大的机会也是最大的风险，它能加速安全建设，也能反过来发现系统漏洞、发动大规模攻击 4/ AI agent 会成为新的交互层，取代传统前端界面，成为操作区块链的主要方式 5/ 这层变化会消掉大部分 UI 层的安全风险，同时带来一批 AI 安全的新问题 6/ 未来的安全是全栈的，从链协议、应用层一直到最底层的芯片和硬件 7/ 硬件钱包会演化成通用的安全设备 8/ 以前我们说 not your keys, not your coins，很快要变成 not your silicon, not your... 9/ 区块链这行是全球数字技术迭代的最前线，我们行业今天遇到的问题，很快会变成整个互联网的普遍问题 10/ 两年后链上交易更便宜、更私密，不再只是支付 11/ 两年后的对手方大多数是机器人，甚至应用代码也由 AI 生成，机器人可以直接在链上发起报价 12/ 技术已经把信息民主化了，金融还没有 13/ 加密带来 24 小时运转、可编程的钱、全球结算和自托管，传统金融带来巨额流动性和监管经验

我靠！币安刚才憋了个大招！ 这个币安 AI 全家桶基本上一次性把现阶段使用 AI Agent 与金融交易环境的融合度提升了一整个台阶... 终于不是之前那个简易版 AI 助手了，这次是直接搞了一个生态，而且我刚才看直播，产品演示里面的信息量极大... 三个主要产品，面向不同的需求，最吸引人的就是 Binance AI Pro，除了让 Agent 直连账户，一句话生成交易策略这些基本功能外，它甚至还开放了一个编程可视化的策略编辑器... 类似于可交互流程图，又有点像UE引擎里面的蓝图系统，交易策略在用户面前不再是单纯的代码，而是一整套可交互、编辑视觉UI系统... 除了 Pro 以外都是完全免费的，而且我留意到了对话界面的模型区可以选择目前的主流前沿模型，意味着除了将 AI 与 Agent 引入到了币安底层交易系统中，它还变成了一个交易所内部专门用于交易与分析相关的 Codex 或 Claude Code... 最后，我个人认为这个产品包最大的价值还不仅仅是以上内容，而是数据！ 虽然不知道具体细节，但直播看下来的意思是：你在 Binance AI Pro 内的 Agent 从创建之时起，就拥有权限直接访问整个币安站内的所有数据，从价格数据到资金费率、再从宏观数据到美股新闻，真的是让我们平时搞量化系统的人感到狂喜... 终于可以不再从币安公开链接慢慢下载数据了！！！ 也再也不用东拼西凑去搞什么合约聚合数据了！！！ 如果你原本想自己在 Codex 搭建量化交易系统，现在换成 Binance AI Pro 至少可以节省80%的额外工作量，你只需专心研究策略即可，其他都给你铺好了... 最后就关于这个 Agent 的运行环境我还没搞清楚，双手合十，希望他是一个像 Dot、Muse 或 Grokbot 那样的云端 Agent，如果这个也能实现，各位就真的不用重复造轮子了... 如果这种 Agent 也能给 Pro 用户配上，那币安真的是下血本了，赌的就是未来会进入人人有策略的时代！ 以前总骂币安没创新，对不起，是我大声了，这次真的创新到家了... 当然，光靠嘴皮子说还是有点虚，等正式上线了我要好好锐评一番！