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不需要剪辑，不需要找素材，一条命令把 Reddit 热帖变成短视频！ 自动抓 Reddit 帖子，TTS 生成旁白，配上 Minecraft / Subway Surfers 之类的背景素材，合成竖屏短视频。子版块、语音、背景音乐都能自定义，NSFW 过滤也做了，通过改一行 config.toml 的配置就能换风格。 配置好 Reddit API 之后 python 一条命令出片，TikTok / YouTube Shorts / Instagram Reels 通吃。 🔗

教程： 第1步：使用GPT Image 2生成每个细胞的正面图和背面图 先生成正面，提示词：画一个动物细胞的3D模型，俯视图，核心部件通过截面的形式展示内部细节，比例是1:1 生成后确认没问题后，在聊天里继续生成背面，提示词：再画出这个细胞背面的图片，不需要截面的形式 得到下方的图1和图2 第2步：使用Tripo 3D生成模型 使用多视图生成模型，上传正面图片和背面图片，选择V3.1模型（需要订阅会员），操作步骤如图3 第3步：压缩Tripo生成的3D模型 Tripo生成的3D模型，大小在50M以上，加载太慢。安装Blender，使用Draco方法压缩，单个模型压缩到6M左右。具体咋操作？我他妈也不会，Blender是现安装的，操作全是Claude Code操作，MCP我都没安装，反正是Computer User和Python脚本一顿操作，就等着就行。 第4步： 有了3D模型素材，让Agent写个单页面网站，推动到Github并部署Pages即可。这里我还是用的Cursor大哥的赞助，代码和部署完全是Cursor Agent做的。

10个免费GitHub库，只需100美元和笔记本电脑就能像对冲基金一样交易。 这些是300多家对冲基金在用的工具。收藏这个。 1. OpenBB 免费的彭博终端。股票、期权、期货、加密、外汇。彭博终端年费25000美元，这个免费。 → 2. Lean (QuantConnect) 300多家对冲基金在用的算法交易引擎。用25年数据回测，部署到Interactive Brokers或Alpaca。 → 3. qlib (微软) 微软完整的量化投资平台。 最专业的开源量化基础设施。 → 4. Backtrader 每个量化交易员必学的Python回测框架。全球金融研究生项目都在用。 → 5. TradingAgents UCLA和MIT的多智能体LLM交易框架。AI代理充当分析师、技术员和风险经理。 → 6. Riskfolio-Lib 量化交易员用来配置资本的投资组合优化库。涵盖均值方差、Black-Litterman、CVaR。 → 7. yfinance 每个Python金融课程都从它开始。实时和历史数据覆盖100000+股票。 → 8. FinanceToolkit 150+财务比率、指标和估值模型在一个库里。 → 9. vectorbt Python最快的回测引擎。几秒内测试数千个策略。 → 10. TradingView轻量级图表 为实时金融应用提供图表库。 你的交易仪表板专业的原因。 → 最疯狂的部分： 彭博终端年费25000美元。初级分析师25万美元。高盛研究数百万。 这10个库让一个有100美元和笔记本的小孩获得华尔街付费内容的大部分。 2010年交易台成本5万美元。2026年整个技术栈免费。 散户和华尔街的差距从未这么小。 保存这个吧别忘了。 100%免费。100%开源。

太强了！感谢 @GreeksLive 团队！ 先说回测结果本身：每月双卖30天 $btc ATM跨式+每日delta对冲，Sharpe 0.84，胜率63%，最大回撤0.14 BTC。数字不夸张但是非常真实的卖方的样子：稳定收租，偶尔挨打，长期为正。 这种带DDH模拟的期权策略回测，在美股市场都是稀缺品。 美股做期权回测的工具不少（ORATS、OptionVue、TastyTrade），但大多数只能回测静态策略，比如“每月卖一个iron condor然后持有到期”。 一旦你想加入DDH，就需要完整的历史期权链数据（不是只有ATM vol，而是每一个strike，每一个到期日的完整曲面），加上一个能模拟每日调仓滑点和交易成本的引擎。 这套东西在美股要么自己写代码+买OptionMetrics的数据（一年几万美元），要么用机构级平台。散户基本接触不到。 而在加密期权市场，这种工具在此之前根本不存在。你想回测一个Deribit上的卖方策略加DDH？自己写Python爬历史数据慢慢搭。 现在GreeksLive直接把这个做成了产品，而且是带SABR模型一致性的回测，这意味着你回测时用的Greeks和你实盘时用的Greeks是同一套模型算出来的，不存在“回测用BSM实盘用SABR”的错位问题。 做时间的朋友之前，先得有工具验证时间到底是不是你的朋友，对吧？ @JeffLia12309881 的波动率交易课程，不仅仅是教授知识，其实我觉得更多是一整套系统的东西。 欢迎大家加入我们Crypto期权社区一起讨论：

**Summary: Discussion between Jeff Liang and Quant Alex Wu on Optimizing Option Order Execution and Slippage Capture** The core topic of their conversation is: **The current option limit order execution is poor (high slippage, low fill rate), essentially due to the lack of professional high-frequency / algorithmic market-making capabilities. They need to upgrade from “cutting meat with a blunt knife” to a sophisticated Delta-hedging + options market-making system.** ### 1. Problem Diagnosis - Current order placement feels like **“cutting meat with a blunt knife”** — poor queue position, low fill probability, and severe slippage. - Jeff provided concrete data: **Average loss of approximately $5.2 per executed option contract** (slightly less than 1 bp), including fees and rebates — still unacceptable. - Even with perpetual futures maker fee rebates helping a bit, the situation “cannot be ignored.” - **Price checking and adjustment frequency is NOT the root cause.** The real drivers are **fill probability** and **queue position**. ### 2. Fundamental Solution Direction (Alex’s View) - A robust **Delta-hedging system** shares significant technical overlap with high-frequency market-making systems for spot, futures, and perpetual contracts. Without this foundation, one is essentially powerless against adverse selection. - Using **maker orders for Delta hedging** is conceptually the same as **Delta-1 market making for inventory risk management** — the analogy made everything “suddenly clear.” - Options market making and Delta-1 market making are **tightly coupled**: - The Delta-1 system handles the Delta exposure of options. - Options themselves can provide protection for Delta-1 positions. ### 3. Technical Difficulty and Implementation Path - This requires entering the realm of **algo trading / HFT**, involving substantial research and engineering resources. - **Language requirement**: Python is **not sufficient**. Must use **C++ and Rust**. - **Target clients**: Institutional clients and high-net-worth individuals engaging in on-exchange block trading. - **Detailed step-by-step roadmap from scratch (Alex’s plan)**: 1. Collect large volumes of **order book data** (snapshots, incremental updates, tick-by-tick trades) for perpetuals + futures + options. 2. Build **fill probability models + queue models**, including: - Limit order arrival intensity - Fill probability - Queue position - Latency modeling 3. First implement and validate on **Delta-1 products**, then extend the backtesting system to support these HFT primitives. 4. Expand from Delta-1 / single option contracts to **all option contracts** (requires major redesign and validation due to performance demands). 5. Develop specialized algorithms for **limit order posting + aggressive crossing** to reduce overall slippage. 6. Finally, conduct small-capital live trading validation. Alex repeatedly emphasized: **“This project is genuine heavy industry.”** ### 4. Consensus - Delta-One research is the foundation for studying option fill probabilities. - Options market making must be deeply integrated with the Delta-hedging system — they cannot be treated separately. - The current phase is **infrastructure building**, requiring patient and significant investment. **Overall Assessment**: Alex provided a highly professional and systematic optimization roadmap, covering data infrastructure, modeling, and execution layers. Jeff focused on the business pain point (real slippage costs). Both fully agree that a fundamental rebuild of the underlying high-frequency system is necessary. This is a classic **quantitative execution optimization** discussion — starting from a clear business problem and pointing directly toward building institutional-grade HFT-level capabilities.

和Quant Alex @StochAlex07 讨论： **总结：Jeff Liang 与 Quant Alex Wu 关于期权挂单滑点捕获优化的讨论** 两人讨论的核心焦点是：**当前期权挂单执行效果差（滑点大、成交差），本质上是缺乏高频/算法做市能力导致的，需要从“钝刀子割肉”升级到专业的 Delta 对冲 + 期权做市系统**。 ### 1. **问题诊断** - 当前挂单像“**钝刀子割肉**”，成交概率低、排队位置差，滑点严重。 - Jeff 提供数据：**平均每成交 1 张期权亏损约 5.2 美元（略小于 1bp）**，已含手续费和返佣，仍无法接受。 - 即使永续合约 maker 返费能补一点，也“无法坐视不理”。 - **价格检查和调整频率不是核心**，**成交概率（fill probability）和排队位置（queue position）才是关键**。 ### 2. **根本解决方案方向（Alex 观点）** - **好的 Delta 对冲系统与现货/期货/永续高频做市系统有大量技术重叠**。没有这个基础，面对逆向选择（adverse selection）基本无力。 - 把 **maker 单做 Delta 对冲** 本质上等同于 **Delta 1 做市处理 inventory risk** 的过程，两者“豁然开朗”地高度一致。 - 期权做市和 Delta 1 做市是**联动的**： - Delta 1 系统负责处理期权的 Delta。 - 期权本身也能给 Delta 1 头寸提供保护。 ### 3. **技术实现难度与路径** - **需要进入 algo trading / HFT 领域**，涉及大量工程投入。 - **语言要求**：Python 无法胜任，必须 **C++ 和 Rust**。 - **针对客户**：最终服务于场内大宗交易的机构客户 / 高净值个人。 - **从 0 开始的完整路线（Alex 详细规划）**： 1. 大量采集 **永续 + 期货 + 期权订单簿**（快照、增量、逐笔成交数据）。 2. 构建 **成交概率模型 + 队列模型**： - 限价单 arrival intensity（到达强度） - 成交概率 - 排队位置 - 延迟建模 3. 先在 **Delta 1 产品上跑通**，验证回测系统。 4. 再扩展到**全部期权合约**（需大量重构与验证，代码复杂度很高）。 5. 额外开发**挂限价单 + 打对价成交**等专业算法，降低总体滑点。 6. 最后小资金实盘测试。 Alex 反复强调：**“这个项目是货真价实的重工业”**，工程量和研究投入都很大。 ### 4. **共识** - Delta One 的研究正是期权成交概率研究的基础。 - 期权做市必须和 Delta 对冲系统深度融合，不能割裂。 - 当前阶段是**基础设施建设期**，需要耐心投入资源。 **总体评价**： Alex 给出了非常专业、系统性的优化路径，从数据层、模型层到执行层都有清晰步骤，强调这不是简单调参数，而是要建立高频做市级的能力。Jeff 则侧重业务痛点（真实滑点成本），两人对“必须重做底层系统”达成一致。 这是一个典型的**量化执行优化**讨论，从业务问题出发，直指 HFT 级基础设施建设。