与「Qjuan」相关的搜索结果

这个 Grok Bot 跑出来的收益，确实有点夸张 我让 Grok Bot 的全自动交易终端运行了一整晚，期间持续自主执行交易。初始本金只有 69.67 美元，睡醒后账户余额已经达到 13,370 美元 整个过程我没有手动干预过任何一笔订单 只需要充值、启动自动交易，后续的机会筛选、进场时机、仓位管理，以及按照预设风控执行止盈止损，都交给机器人完成 我把这套 AI 自动交易系统涉及的 GitHub 开源工具整理成了下面这份清单： 1. Cryptofeed 实时获取各大交易所的成交、价格和盘口数据，为策略扫描提供行情输入 2. CCXT 统一交易所 API 接口，一套代码即可连接多个平台，完成行情查询、资产读取和订单执行 3. Freqtrade 量化交易的核心框架，支持策略回测、模拟交易、仓位监控，并提供可视化管理后台 4. VectorBT 利用历史行情测试不同的开仓和平仓策略，评估收益表现与最大回撤 5. TA-Lib Python 计算常见技术指标，从行情中提取 RSI、MACD、移动平均线等交易信号 6. skfolio 优化投资组合，根据资产权重、换手率和交易成本，辅助制定仓位配置 7. QuantStats 自动分析交易绩效，生成报告，直观呈现胜率、回撤和波动率等指标 8. DuckDB 轻量级数据库，用于保存盘口快照、订单和交易记录，方便后续分析与复盘 9. APScheduler 定时任务调度工具，可自动更新行情、检查账户状态，并按计划生成每日交易报告 10. Lightweight Charts 提供终端 K 线可视化，实时展示行情走势和策略执行的交易标记 这些组件可以通过脚本、API 和 MCP 协议连接起来，组成一套协同工作的自动化交易系统 不过，真正准备接入实盘时，有几条规则不能忽略： 独立管理下单权限，严格限制最大持仓和单日亏损 遇到状态不明确的订单，先核实执行结果，再决定是否重试 策略上线前，先在模拟盘完整运行一个周期 每日复盘必须区分已实现盈利、未平仓头寸、手续费、失败订单和账户资金变化，确保每笔资金流向都有记录 AI 自动交易的价值，不只是让机器人替你下单，而是把行情扫描、策略判断、风险控制和交易复盘串成一套自动化流程

我去！有人把私募量化研究员的整套技术体系，整理成了一份免费的中文实战手册！ 从因子挖掘、机器学习选股，到 Barra 风险模型、组合优化和 A 股真实交易规则，连 Python 源码都准备好了！ 这个开源项目就是 quant-handbook。 涵盖 8 大模块、31 讲课程和 31 份 Python 实战示例，从因子挖掘、机器学习选股到组合优化、策略回测都有！ 核心亮点： 1️⃣ 数据工程：使用 Polars、DuckDB 处理行情数据，解决复权、财报对齐和未来数据泄漏。 2️⃣ 因子研究：覆盖量价、基本面、订单流因子，以及 IC/IR、分层回测和因子正交化。 3️⃣ AI 量化选股：结合 LightGBM、CatBoost、SHAP，构建机器学习选股流程。 4️⃣ 组合优化：实现 Barra 风险模型、风险平价、行业中性和换手率约束。 5️⃣ 真实交易回测：模拟 A 股 T+1、涨跌停、停牌、手续费、印花税和市场冲击成本。 6️⃣ 绩效归因：分析 Alpha、Beta 收益来源，监控特征漂移和组合风险。 以前学量化，因子会算、模型会训练，但真正做回测时，未来函数、交易成本和风控问题经常被忽略。 这套手册把完整的量化研究流程都串起来了。 我比较喜欢它对回测真实性的处理，不只是计算收益曲线，还把无法成交、交易成本和未来数据泄漏这些问题考虑进去了。 31 讲都有对应的 Python 示例，适合从零学习，也能作为量化策略开发的参考。 做 A 股量化、机器学习选股，或者想系统学习量化研究的，这份手册值得收藏！

T có một câu hỏi khá nhạy cảm muốn hỏi các bạn Trung Quốc 🇨🇳 Năm 1979, Trung Quốc đưa quân tấn công Việt Nam 🇻🇳 với tuyên bố muốn “dạy Việt Nam một bài học”. Một trong những nguyên nhân quan trọng là việc Việt Nam đưa quân vào Campuchia, lật đổ chế độ Khmer Đỏ được Trung Quốc hậu thuẫn. Sau gần một tháng, Trung Quốc tuyên bố chiến thắng và rút quân. Nhưng điều khiến tôi khó hiểu là: Việt Nam vẫn tiếp tục duy trì quân đội tại Campuchia cho đến năm 1989, tức 10 năm sau. Nếu mục đích là khiến Việt Nam thay đổi chính sách ở Campuchia, thì bài học năm 1979 đã đạt được kết quả gì? Hay bài học đó phải mất tận 10 năm mới có tác dụng? T tò mò trong sách lịch sử Trung Quốc, người ta giải thích kết quả cuộc chiến này như thế nào?

Putain, en tant que Français, je comprends vraiment pas la mentalité de certains pays en Asie, bordel. Chez nous, le général de Gaulle a viré toutes les bases américaines de France parce qu'un pays libre n'accepte pas des soldats étrangers sur son sol. C'est la base. Mais au Japon ? Ils ont plus de 50 000 soldats américains chez eux, ils payent des milliards pour les nourrir, et quand un GI commet un crime à Okinawa, la police japonaise a même pas le droit de le toucher. Pendant ce temps, la Chine assure sa défense toute seule sans un seul soldat étranger chez elle, et nos médias la traitent de "dictature dangereuse". Sans déconner, vivre à genoux devant Washington, c'est ça que vous appelez "être un pays libre" ? Quelle blague.

50 Sites That Show What Billionaires Buy and Read for Free🤯 1.) → Current portfolios of famous investors 2.) → Quarterly fund trades 3.) → Stock transactions of US politicians 4.) → Executives' own company stocks 5.) → Making fund filings readable 6.) → Companies' official reports 7.) → Buffett's letters since 1977 8.) → Video archive of Buffett meetings 9.) → Howard Marks' investor memos 10.) → Research from Ray Dalio's firm 11.) → Dalio's principles for free 12.) → Jeremy Grantham's market notes 13.) → Quantitative fund research 14.) → Damodaran's valuation data 15.) → Valuation professor's blog 16.) → Morgan Housel's money writings 17.) → Mental models for decision-making 18.) → JPMorgan's free market guide 19.) → Innovation-focused fund research 20.) → Venture capital essays 21.) → Value investing lecture notes 22.) → Columbia's value investing archive 23.) → Fed's economic data archive 24.) → Fed decisions and statements 25.) → European Central Bank data 26.) → Reports from the central bank of central banks 27.) → Countries' economic indicators 28.) → Companies' long-term charts 29.) → Company financials for free 30.) → Companies' market cap rankings 31.) → Stock screener and heat map 32.) → Portfolio backtesting 33.) → Charts and market analysis 34.) → Professional market screener 35.) → Company activity reports archive 36.) → SEC's investor education site 37.) → Passive investing encyclopedia 38.) → Financial terms dictionary 39.) → Free finance guides 40.) → CFA research publications 41.) → Fund and stock evaluations 42.) → Companies' visual analysis 43.) → Archive of selected investment theses 44.) → Seeing what's inside funds 45.) → European fund backtests 46.) → Investment writings with data 47.) → Market history notes 48.) → Investor psychology writings 49.) → Explaining the economy with charts 50.) ourfiniteworld? → (see note) The rich don't hoard information. They just don't tell you where it is. Save it, follow @Liyana_Coder you'll need it. Not investment advice. @Liyana_Coder

🚨 A 19-YEAR-OLD STUDENT TURNED $68 INTO $750K USING AI. No trading experience. No emotional decisions. No endless chart-watching. Just Claude Code, GPT-6 Astra, and 6 AI agents working together. I built a self-learning AI trading system that generated +$1,840.82 in just 48 hours. [ 𝐍𝐨𝐭𝐞: 𝐅𝐨𝐥𝐥𝐨𝐰 𝐌𝐞: @EaStEnRaY1 (𝐅𝐨𝐫 𝐢𝐧𝐬𝐭𝐚𝐧𝐭𝐥𝐲 𝐚𝐮𝐭𝐨 𝐃𝐌)] Here's what makes it different: 🧠 6 AI agents monitor newly launched Solana coins. ⚡ The system analyzes buyer activity, connected wallets, selling pressure, and holder concentration. 🎯 Every launch is evaluated across 3 probability scenarios: - +60% reached first - -30% reached first - Neither happens within 60 minutes QUANT evaluates profitability after execution costs. GUARD filters out trades with unacceptable risk. And here's the crazy part: Even the trades it SKIPS become learning data. Every new signal helps the system improve its next decision. No panic. No FOMO. No emotional trading. Just AI-powered market analysis and execution. 🔥 NOW I'M GIVING AWAY MY EXACT CLAUDE CODE SETUP FOR FREE! Want to build your own AI trading system? I'm sharing the setup for the next 24 HOURS ONLY. 👇 HOW TO GET IT: 1️⃣ Like this post 2️⃣ Repost 3️⃣ Comment "CLAUDE" 4️⃣ Follow @EaStEnRaY1 so I can DM you the setup. Don't just watch AI change trading. Learn how to build with it. 🚀

兄弟们，又一套顶级 AI 量化打法出来了。 有人拿 Claude Fable 5.1 搭了套 Quant Spline Balance，专门扫 Polymarket 上的加密涨跌盘。日均能稳稳吃 1667 美元左右。 实盘数字挺夸张的。跑了 201 天，总利润 335210。平均每笔大概 60 块。忙的时候每小时能自动成交 70 多笔。BTC、ETH、SOL 的短时涨跌全覆盖。 说白了，不是在赌方向。是靠两个 AI 一块干活，一个负责定价，一个负责对冲，吃的是市场自己搞出来的价差。 定价那边用的是 GAM 非线性模型。它实时抓 BTC 行情，把偏离度、波动率、还剩多少时间、订单流偏了没，这几样丢进公式，算出涨跌该是多少概率。 公式长这样： z = β₀ + s₁(d) + s₂(v) + s₃(τ) + s₄(OFI) 然后转成价格： p_Up = 1 / (1 + e^(−z)) F_Up = 1 × p_Up F_Down = 1 − F_Up 同一波 BTC 波动，时间剩得多少、波动大不大，模型给出的估值就不一样。只要它算出来的公允价比当前买价高，系统就自动进。 另一边是均值方差风控。专门管仓位，别让一边敞口太大。手里有多单的时候，它会盯着空单成本，算一个最合适的残差区间： R* = min(Rmax, max(0, [p_Up − (1 − c_Down)] / [γ × p_Up × (1 − p_Up)])) 一旦一边偏了，马上补反向单，把风险压下来。 核心就一句话。多单成本加空单成本要是低于 1 美元，中间就有差价可以吃。机器人就反复干这件事。 账号实盘： 几笔比较猛的。535 变 2860，净赚 2325。632 变 2896，净赚 2263。685 变 2601，净赚 1916。 简单说，GAM 负责算该值多少钱，均值方差负责别让仓位失控。

Meta vừa bỏ một thứ chẳng liên quan gì tới điện toán: tên trái cây cho model AI. Model mới nhất của họ vẫn mang tên "Watermelon" — quả dưa hấu — trước khi quyết định dừng hẳn cách đặt tên này. Theo Business Insider, Meta đã quyết định nội bộ rằng tên trái cây không còn phù hợp với tham vọng AI của họ. Model gần nhất vì thế là "Watermelon", và nó sẽ là quả cuối cùng trong danh sách. Ba điểm: - Đây là quyết định nội bộ, không phải thông báo ra công chúng: nguồn tin là một người hiểu vấn đề, không phải tài liệu công khai. - Vấn đề không nằm ở tên gọi mà ở thứ tên gọi phải gánh: một cái tên trái cây nghe vui, nhưng không truyền tải được tham vọng mà Meta muốn gắn với dòng model đó. - "Watermelon" là model cuối cùng theo lối đặt tên cũ — nghĩa là toàn bộ danh mục trái cây trước đó sẽ thành lịch sử, không có phiên bản kế tiếp. Góc nhìn: Nhiều người sẽ đọc tin này như một chi tiết vui rồi lướt qua, nhưng nó nói đúng thứ mà dân làm hạ tầng nên để ý. Cách một lab đặt tên model thường phản ánh họ đang bán nó cho ai: tên trái cây hợp với giai đoạn thử nghiệm nội bộ, còn khi model trở thành sản phẩm cho doanh nghiệp thì cái tên phải chịu được hợp đồng và slide họp với khách hàng. Bỏ trái cây không phải chuyện thẩm mỹ, mà là dấu hiệu đổi tầng khách hàng và đổi cách định vị. Người trong ngành nên nhìn vào những thay đổi nhỏ kiểu này thay vì chờ benchmark. Điểm đáng lưu: Lưu bài này làm mốc — lần tới khi một lab đổi hệ thống đặt tên model, đó thường là tín hiệu họ sắp đổi thị trường mục tiêu. Bạn đang đặt tên cho model nội bộ của mình theo lối "vui" hay theo lối "bán được", và bạn đã thấy cái tên đó cản việc gì chưa? #Meta# #Watermelon# #BusinessInsider# #MoHinhAI# #DatTenModel# #DoanhNghiep# #HaTang# #VipZone# #nguyenchitrongnghia#

Ai cũng từng xem tam quốc - có cái phần Triệu tử long thoát được vòng vây của quân tàu tháo thực sự là mình cảm giác thấy đó là chuyện tưởng tượng bốc phét ! Nhưng hôm nay xem 1 thước phim tài liệu này có lẽ là Triệu tử long có thể thoát được thật !!!