股票与经济

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离谱!港大实验室把一支迷你量化对冲基金,直接开源 了

Vibe-Trading,34K+ Stars,MIT 开源,一套能自己找数据、挖因子、跑回测、组 Agent 团队的金融研究平台。

以前做一个量化策略,要自己找数据、写因子、选回测引擎、调参数、看结果,整个流程全靠人一点点拼。

Vibe-Trading 不一样,你只需要用自然语言说想研究什么,剩下的数据、因子、回测、Agent 分工,它自己往下跑。

核心能力:

1️⃣ 90 个 Finance Skills:行情、期权、因子、回测、研究工具都能...
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原帖正文 离谱!港大实验室把一支迷你量化对冲基金,直接开源 了 Vibe-Trading,34K+ Stars,MIT 开源,一套能自己找数据、挖因子、跑回测、组 Agent 团队的金融研究平台。 以前做一个量化策略,要自己找数据、写因子、选回测引擎、调参数、看结果,整个流程全靠人一点点拼。 Vibe-Trading… https://t.co/0aYE1Ze1ty pic.twitter.com/4vUTYhDX6a
引用自 X 原作者:爱吃折耳根的Ace 原帖地址:https://x.com/_zheergen/status/2106624535449530834 原帖: 本站媒体副本
我去!做股票量化机器学习,最浪费时间的往往不是训练模型,而是每天手搓一堆因子。tsfresh,9.4K Stars,MIT 开源,一套专门把“时间序列特征工程”自动化的 Python 工具。以前做因子研究,要自己想波动率、峰值、趋势、偏度、频域、相关性,再一个个写代码验证。tsfresh 不一样,它先从 K 线、成交量、因子序列里批量挖出大量统计特征,再自动筛掉和目标没关系的噪音。核心能力:1️⃣ 自动特征提取:统计、趋势、峰值、频域、非线性等数百到上千个特征一次生成2️⃣ 自动筛因子:内置统计显著性检验,不只是疯狂造特征,...
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引用自 X 原作者:爱吃折耳根的Ace https://x.com/_zheergen/status/2106550973586112694
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感谢ChatGPT的帮助,一番操作后我终于收到了X的稿费。(香港汇丰卡)

因为我平时发动态比较少,X的稿费低得可怜。几年下来一共也就3000美元不到。

我还有好多条推文都来自于分享自己的每日收益。每次大跌我爆亏的时候流量最好,大家都喜欢看情绪价值😁😁。

今年截止国庆节,YTD我A股亏损了371万RMB…………我的妈呀,如果谁要靠亏钱博流量起号,那这收益比真是太不划算了😇😇。

想起有些抖音的亏钱博主,也是亏了百万,抖音流量补贴也就百来块吧可能。

哈哈哈哈哈😣😣
原帖正文 感谢ChatGPT的帮助,一番操作后我终于收到了X的稿费。(香港汇丰卡) 因为我平时发动态比较少,X的稿费低得可怜。几年下来一共也就3000美元不到。 我还有好多条推文都来自于分享自己的每日收益。每次大跌我爆亏的时候流量最好,大家都喜欢看情绪价值😁😁。… pic.twitter.com/luZ7O44CN0
引用自 X 原作者:陈一发儿 原帖地址:https://x.com/yifaer_chen/status/2106969597656379714 原帖: 本站媒体副本
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建议大家都去下个 Reddit。

如果你炒美股,真的可以多逛逛。

r/wallstreetbets、r/stocks、r/investing 里面每天都有大量美股讨论。

有时候你会发现:

一只股票还没涨,Reddit 已经吵翻天了。

这就是一个很有意思的信息差。

当然,看讨论不等于跟单。

先研究,再决定。
原帖正文 建议大家都去下个 Reddit。 如果你炒美股,真的可以多逛逛。 r/wallstreetbets、r/stocks、r/investing 里面每天都有大量美股讨论。 有时候你会发现: 一只股票还没涨,Reddit 已经吵翻天了。 这就是一个很有意思的信息差。 当然,看讨论不等于跟单。 先研究,再决定。
引用自 X 原作者:简忆 原帖地址:https://x.com/jianyi99/status/2106400960612651252 原帖:
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孙宇晨:50万以下的投资,没有太大价值

孙宇晨在公开演讲提出观点:低于50万的投资,很难改变你的人生。

他不建议拿着几万本金在股票、基金频繁交易,为几百元的涨跌心神不宁。

本金只有几万,就算行情完美翻倍,收益也很难实现阶层突破,而散户亏损概率超90%,本质是消耗大量精力去赚一笔改变不了命运的小钱。

举个简单例子:可投资资金5万,就算行情踩中直接翻倍,利润也仅5万。这笔钱没法让你摆脱打工,最多短暂改善短期生活。

但代价是,你要耗费大量时间盯盘复盘,被行情牵动情绪,盈利就贪心加仓,亏损就焦虑失眠。把宝贵...
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原帖正文 孙宇晨:50万以下的投资,没有太大价值 孙宇晨在公开演讲提出观点:低于50万的投资,很难改变你的人生。 他不建议拿着几万本金在股票、基金频繁交易,为几百元的涨跌心神不宁。…
引用自 X 原作者:孔乙观察 原帖地址:https://x.com/KongYiGC/status/2106329915515904210 原帖:
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回到老家县城,这里没人谈论 AI、Codex、Claude、Muse,没人谈论 X,也没人谈论港卡、美股。
大家谈论的依然是:谁家孩子考上了什么学校,谁家儿子还没结婚,谁又买了房、换了车,哪个单位工资高,谁又离婚了,谁今年赚了钱,谁又欠了债。
原帖正文 回到老家县城,这里没人谈论 AI、Codex、Claude、Muse,没人谈论 X,也没人谈论港卡、美股。 大家谈论的依然是:谁家孩子考上了什么学校,谁家儿子还没结婚,谁又买了房、换了车,哪个单位工资高,谁又离婚了,谁今年赚了钱,谁又欠了债。
引用自 X 原作者:伟大 原帖地址:https://x.com/Huouo908070/status/2106196749635449172 原帖:
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我不认为中国会长期陷在通缩里;

摆在中共面前的是两颗迫在眉睫的雷:地方债务和财政收入。

一旦现有政策失灵,为了不让地方债务集中暴雷、保住中央的钱袋子,中共手里只剩最后一张牌:开动印钞机。
原帖正文 我不认为中国会长期陷在通缩里; 摆在中共面前的是两颗迫在眉睫的雷:地方债务和财政收入。 一旦现有政策失灵,为了不让地方债务集中暴雷、保住中央的钱袋子,中共手里只剩最后一张牌:开动印钞机。 https://t.co/4PU9RyWccu
引用自 X 原作者:𝓕𝓲𝓷𝓭𝓲𝓷𝓰 原帖地址:https://x.com/Finding8964/status/2105878188999975216 原帖:
下午在深圳和一位研究宏观经济学的老朋友聊天,他说,排除所有不可知动态因素(比如战争、政变、革命),中国或将进入三十甚至四十年的漫长通缩期。
引用自 X 原作者:Fig https://x.com/zj130331/status/2105669954762936590
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卧槽!有人把机器学习做量化这件事,直接拆成了 27 章、9 个真实市场案例,再把代码、数据、回测和实盘部署全部开源了

项目叫 Machine Learning for Trading,GitHub 21.1K+ Stars,也是量化 ML 圈的圣经。

而且刚刚重做了第三版,不再只是教你训练几个模型,而是从一条交易想法开始,一路做到数据、因子、模型、回测、成本、风控,最后真正接到 Live Trading。

核心能力:

1️⃣ 数据这层非常硬:市场微观结构、SEC 财报、另类数据、订单簿、Crypto ...
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原帖正文 卧槽!有人把机器学习做量化这件事,直接拆成了 27 章、9 个真实市场案例,再把代码、数据、回测和实盘部署全部开源了 项目叫 Machine Learning for Trading,GitHub 21.1K+ Stars,也是量化 ML 圈的圣经。… https://t.co/AcbhAPEXFD pic.twitter.com/8dwktQgY6C
引用自 X 原作者:爱吃折耳根的Ace 原帖地址:https://x.com/_zheergen/status/2105249602228359560 原帖: 本站媒体副本
有意思!别人回测一套策略还在等结果,VectorBT 已经把几千套参数组合一起跑完了。项目叫 VectorBT,GitHub 9.2K Stars。它最狠的地方不是“又一个 Python 回测框架”。而是直接把策略、参数、股票、周期全部塞进 NumPy 矩阵,用 Numba + Rust 一次性并行计算,把原本几个小时的暴力搜索压到秒级。核心能力:1️⃣ 大规模参数扫描:均线周期、止损、止盈、不同资产可以一次批量测试,不用 Python 一层层 for 循环2️⃣ 回测速度非常猛:底层基于 NumPy + Numba,新版还...
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引用自 X 原作者:爱吃折耳根的Ace https://x.com/_zheergen/status/2105172249317937203
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也聊聊美光的财报,为何财报很爆股价波澜不惊?1、先看下财报要点:
1)财报依然很强劲,营收和利润规模已进入全新量级,毛利率达到传统半导体难以想象的水平,SCA+押金大幅提升业绩可见度。对下一季的指引也很乐观(营收、EPS大幅超预期)。

DRAM出货量环比增长中个位数,均价(ASP)环比上涨高teen%。
NAND位元出货环比约+10%,价格环比增长约+30%。量价齐升,当然价还是远远跑过量的。

2)长期业绩确定性
未履约订单1500亿美金(上季度1000亿美金);
累计签26份SCA(长协),覆盖至203...
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原帖正文 也聊聊美光的财报,为何财报很爆股价波澜不惊?1、先看下财报要点: 1)财报依然很强劲,营收和利润规模已进入全新量级,毛利率达到传统半导体难以想象的水平,SCA+押金大幅提升业绩可见度。对下一季的指引也很乐观(营收、EPS大幅超预期)。… https://t.co/3UBCFptv0a pic.twitter.com/lI8XvLG9sg
引用自 X 原作者:qinbafrank 原帖地址:https://x.com/qinbafrank/status/2105491147405836580 原帖: 本站媒体副本
一个月前市场对于存储最悲观的时候这些投行都没说话,现在慢慢走出来了,都开始喊多。当时说“空存性价比不高,存储还有空间,未来越来越像大科技的走势”含金量还在提升。
X 原帖图片,来自 @qinbafrank 查看原图
引用自 X 原作者:qinbafrank https://x.com/qinbafrank/status/2097129241234268355
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在美联储没加息时,我告诉大家要加息了
在美联储加息后,我告诉大家不用太担心加息
在市场定价75%10月份还要加息后,John Williams出来前,我告诉大家我不认为会加息,周三的PCE调整后更增加了不加息的概率
在半导体情绪面高的6月,我告诉大家要减仓
在半导体低迷的8月,我摁着你们的手去加仓半导体
现在债券市场非常低迷,单边走势,我仍然坚持财政部会干预,直到贝森特告诉我能接受现在的10年期。利率现在就像一个弹簧一样被压缩(单方面上涨,无买盘),也压制了很多价值股板块,一旦利率下跌,美股会全面上涨。
以上
原帖正文 在美联储没加息时,我告诉大家要加息了 在美联储加息后,我告诉大家不用太担心加息 在市场定价75%10月份还要加息后,John Williams出来前,我告诉大家我不认为会加息,周三的PCE调整后更增加了不加息的概率 在半导体情绪面高的6月,我告诉大家要减仓 在半导体低迷的8月,我摁着你们的手去加仓半导体…
引用自 X 原作者:投资TALK君 原帖地址:https://x.com/TJ_Research/status/2105549201560002783 原帖:
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卧槽真的有点细思极恐兄弟们,1971 年美元和黄金脱钩,人类货币花了 50 年从黄金信用走向国家信用,而过去一周,另一场更狠的货币换轨已经悄悄打响了,
我研究完发现,这简直就是一套直接动了传统金融老本的资产大搬家阳谋,我花了3哥多小时研究和做视频,争取把这套可能影响未来 10 年资产规则的底层逻辑一次给大家讲透,大家一定要看,

关于全球金融轨道到底怎么变,OKX 官方最近放出的这张海报和背后的一系列动作,大家一定要知道~!

他们发了一张极简海报:一张 20 美元的纸币,右半边溶解碎成了 01 二进制代码,...
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原帖正文 卧槽真的有点细思极恐兄弟们,1971 年美元和黄金脱钩,人类货币花了 50 年从黄金信用走向国家信用,而过去一周,另一场更狠的货币换轨已经悄悄打响了, 我研究完发现,这简直就是一套直接动了传统金融老本的资产大搬家阳谋,我花了3哥多小时研究和做视频,争取把这套可能影响未来 10… https://t.co/lGe24nJz2e pic.twitter.com/FDEJYboUtH
引用自 X 原作者:AYi 原帖地址:https://x.com/AYi_AInotes/status/2105300327729607108 原帖: 本站媒体副本
新货币时代完全在链上。
X 原帖图片,来自 @okx 查看原图
查看引用原文
The New Money Era is exclusively onchain. pic.twitter.com/mKSJcSeSP6
引用自 X 原作者:OKX https://x.com/okx/status/2105047741369811336
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非常高兴看到两位华裔女性联手改变世界,引领第四次产业革命!

重磅!AMD 将以约 82 亿美元全股票交易收购李飞飞创办的 World Labs,李飞飞随后将加入 AMD,担任执行副总裁兼首席科学家,直接向 CEO 苏姿丰汇报。World Labs 的核心方向是李飞飞近年来重点推动的空间智能(Spatial Intelligence)和世界模型(World Models),让 AI 从“理解文字和图片”进一步走向理解、生成和模拟真实三维世界,为机器人、具身智能和 Physical AI 打基础。这笔交易对双方...
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原帖正文 非常高兴看到两位华裔女性联手改变世界,引领第四次产业革命! 重磅!AMD 将以约 82 亿美元全股票交易收购李飞飞创办的 World Labs,李飞飞随后将加入 AMD,担任执行副总裁兼首席科学家,直接向 CEO 苏姿丰汇报。World Labs 的核心方向是李飞飞近年来重点推动的空间智能(Spatial… pic.twitter.com/UYwhVQ4GOX
引用自 X 原作者:蔡子博士Chris 原帖地址:https://x.com/caiziboshi/status/2104679960304586793 原帖: 本站媒体副本
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RAG 真的不需要向量数据库了吗?开源项目 PageIndex 提出了一种极具颠覆性的思路:彻底抛弃向量检索与切片(Chunking),改用“树状索引 + LLM 推理”的架构,直接解决长文档检索中最致命的痛点。

在处理财报、法律合同、技术手册等长难文档时,传统向量 RAG 经常翻车。核心原因在于:相似度(Similarity)不等于相关度(Relevance)。向量相似度检索本质是“语意氛围匹配”,面对复杂的逻辑跳转和上下文依赖,常常找出一堆“看着相似但毫无用处”的内容,反而漏掉真正关键的信息。

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原帖正文 RAG 真的不需要向量数据库了吗?开源项目 PageIndex 提出了一种极具颠覆性的思路:彻底抛弃向量检索与切片(Chunking),改用“树状索引 + LLM 推理”的架构,直接解决长文档检索中最致命的痛点。 在处理财报、法律合同、技术手册等长难文档时,传统向量 RAG… pic.twitter.com/lRltFqAHoa
引用自 X 原作者:TechVerser 原帖地址:https://x.com/realfxw/status/2104798247143248002 原帖: 本站媒体副本