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复盘是一件高频、重复、但又容错不得的工作:每天收盘后看指数、看资金、看市场结构,再写成几段小结。它的重复性天然适合交给自动化管道,而它的数字密集性又让纯 LLM...
做行情工具的人大多盯着价格,但有一类重要变化并不体现在价格上:一家公司戴帽了、摘帽了、改名了、上市了、进入退市整理了。这些"身份级"事件散落在全市场约5300条...
做量化回测的人多少都踩过同一个坑:策略在某个交易日突然触发"跳空低开跌破支撑"的卖出信号,回头一查,当天是除权除息日——10送3的方案让价格自然下修约23%,根...
股权质押是A股市场最典型的"灰犀牛"之一:大股东把持股押给券商或银行换取流动性,一旦股价下行逼近约定平仓线,补充质押物、强制平仓、解押抛压这一串连锁反应就会从个...
大宗交易折溢价在 A 股是一个很特殊的数据维度。它不像 K 线那样是大众共识,而是机构资金之间的"暗语"。我最近 3 个月把本地数据引擎里的大宗交易数据做成了一...
港股通南下资金数据在大部分散户眼里只是一个"加仓榜",但这个数据本身有非常强的迷惑性。我最近 2 个月用本地数据引擎把港股通南下资金的真实流向拆出来做了一套 A...
做 ETF 套利这几年,我越来越觉得"看折价就买"的时代已经过去了。真正能稳定套利的人,靠的不是盯盘,是一套能自动识别真折溢价信号的 Agent 系统。这篇把基...
转融券数据是 A 股最被低估的多空信号源。但单看融券余额会被对冲盘误导——必须把转融券、融券、融资、出借方结构组合使用。这篇把基于本地数据的 Agent 多空转...
一致行动人识别是 A 股里少数能"提前判断主力意图"的数据维度。我用本地股票数据引擎 + 大模型 Agent 搭了一套完整的"一致行动人实时识别"系统,单机每天...
信用账户(融资融券)监控是量化研究里最难自动化的一块,因为数据维度多、状态复杂、误报率高。我用本地股票数据 + 多 Agent 协作搭了一套完整的信用账户预警系...
做量化研究这几年,概念板块是 A 股最有研究价值也最复杂的"主题数据"。传统行业分类(申万一级、中信一级)反映的是公司主营业务的归属,而概念板块反映的是市场对公...
做量化研究这几年,北向资金是 A 股最被神化也最容易被误读的"外资信号"。散户迷信"北向资金净流入 = 外资看好 A 股",但当我把所有北向资金数据全拉下来做了...
传统的人工排雷方式——研究员逐家看财报、看公告、看新闻——效率太低,5000 只股票根本看不过来。
做量化这几年,我一直在思考一个问题——LLM 能不能直接帮我做主力资金策略的"信号识别"工作?
最近半年在做一个稍微复杂一点的 Agent 系统:让多个 Agent 协作完成"策略开发 → 回测 → 过拟合检测 → Walk-Forward 验证 → 实盘...
最近半年一直在做一件事:把量化策略审计流程"Agent 化",让 LLM 自动判断一个策略是不是过拟合产物。这篇文章把整个 Agent 系统的设计、实现细节、工...
最近在做中报季选股的 Agent 化改造,遇到一个非常有意思的工程问题:中报选股不是单一信号能解决的,需要"撤单识别 + 业绩质量分类 + 做盘周期识别 + 披...
最近在做股票研究 Agent 化的过程中,我遇到了一个非常有意思的问题:传统量化策略都是基于"已经发生的成交"做判断,但主力真正想告诉你的信息,往往藏在"挂出来...
在构建本地化股票数据系统的过程中,我经历了从单脚本到模块化再到多Agent协作的演进。最初一个大脚本包打天下,后来拆成采集、存储、分析三个模块。但随着数据维度增...
在量化交易和金融分析领域,数据质量直接决定了策略的成败。然而很多团队在构建本地股票数据系统时,往往把重点放在数据获取上,忽视了数据治理的重要性。数据从接口拉回来...
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