专注量化投资研究与 Python 量化交易实战。
Kimi 疑中秋发 3.1、K3 免费开放，ChatGPT 跨站追踪曝光；AQR 反驳 HFT 误解，诺奖把有效市场与行为金融推向对立。量化人必读。
📅 2026-09-21
StepFun 发布 600B 稀疏 MoE 模型、上期所期权扩至 23 个品种、8 月 M2 同比增 7.5%，市场结构正在变化；AQR 则重新审视经典因子与备兑看涨期权的真实风险敞口。本期 Quantide Loop 梳理最新模型、衍生品与宏观数据，并附学术研究和大厂动向，帮量化投资者快速抓住本周值得关注的信息。
📅 2026-09-20
美联储加息落地加速日元套利退潮，量化策略需警惕融资成本抬升；MNQ期货14类日内动量信号全部未过执行成本检验，证伪框架值得借鉴；方差互换最优进出场阈值获闭式解，为波动率交易提供理论锚点；英伟达芯片销量翻倍预期强化AI算力主线，SEC代币化股票豁免开启新交易场景。
📅 2026-09-18
LLM 真能下单吗？nof1.ai 直播实验夏普仅 0.019，九个月后 AI 突飞猛进，结论会变吗？本文在中证 1000 上设计三个递进实验：先让模型只预测仓位，把趋势、波动、乖离率翻译成自然语言状态再回测，逐步逼近交易本质，并给出可复现的完整代码与指标对比。
📅 2026-09-14
掌握了内部信息，交易是否就能无往不胜？ 从 Form 4到大 A，让我们科学地研究一下。
📅 2026-09-09
Vibe Coding 确实圆了很多人做软件的梦，包括我们这种古法编程好多年的人，之前也有好多想法，因为人力不足、或者知识储备不足，不敢轻易尝试，现在也不免跃跃欲试了。
📅 2026-09-07
花 934 美元参加 Quantinsti 的《llm-trading-strategies》值不值？用 GPT 逐模块评估后结论：课程核心还是 2019 年的 FinBERT 金融情绪分析，最多算 Financial NLP，称不上 2026 年的 LLM Trading。年已淘汰，不建议购买。
📅 2026-08-31
量化投研总在因子挖掘、回测调参和策略失效之间反复试错？微软RD-Agent(Q)已于2025年被NeurIPS接收，GitHub获12,000+ Stars。它用研究、开发、调度、实现四大LLM智能体协作，自动读研报、提假设、写Python代码，并借QLib回测闭环约束幻觉。想了解这款AI研发搭档能否提升因子挖掘与模型
📅 2026-04-30
最近我看了开源项目 `daily_stock_analysis`，GitHub 上有 31k stars。它的核心不在“AI”，而在解决投资中稀缺的能力：将爆炸式信息稳定地转化为判断。项目通过自动化流程，将零散、重复、易受情绪干扰的分析动作，变成可运行、推送、回看、优化的决策支持系统。
📅 2026-04-23
财报文本可以粉饰，但声音生理信号难以伪装。本文深度解读 Arxiv 热门论文：利用 PIAM 声学模型和 Westervelt 物理方程，通过捕捉高管在Q&A 阶段微小的声学“破缺”，显著提升了 30 天未来波动率的预测力。当言行一致的 CFO 出现“生理剪刀差”，这就是市场最稀缺的风险雷达。
📅 2026-04-17
从A股散户到自学量化，这20个月让我明白：量化的核心不是预测未来，不是写代码，而是用概率、统计、组合与风控重新理解市场，也重新理解自己。这篇文章写的是真正走过的坑和学到的东西。
量化投资者必看！深度体验Hermes Agent与OpenClaw，从安装失败到Eureka时刻。Hermes自包含依赖、零帧起手，但API Key校验缺失易踩坑；OpenClaw手动挡配置繁琐。两者快速迭代，究竟谁更适合量化策略自动化？一文拆解真实使用痛点与选型建议。
📅 2026-04-13
匡醍量化|大富翁量化 
