笔记列表-低调大师优秀个人博客

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共 217076 篇

2026-09-20

百度搭子用户规模环比增长9倍，发布企业版移动端、开发平台与共创计划

9月20日，百度智能云超级智能体大会深圳站举行。会上，百度搭子升级企业版多人协作能力，发布企业版移动端和智能体开发平台，并启动生态共创计划。数据显示，百度搭子用户规模环比增长9倍，交付物需求环比增长4.3倍，专家套件使用量环比增长7.3倍。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，企业智能化需要通用智能体、专业智能体和定制智能体协同参与。百度搭子作...

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2026-09-20

A股Level2逐笔成交·逐笔委托·分钟高频历史行情数据

这阵子想复盘下某天盘中资金博弈的细节，需要A股真正的每一笔成交记录，毕竟普通软件上的分时图是把好几秒的多笔合并成的快照，根本看不出挂单撤单的动作。找了好几个地方，不是天价就是历史数据缺月份，差点要去看交易所原始DAQ文件，结果无意间发现一个数据下载站（CMES金融数据库），里面居然把逐笔成交、逐笔委托还有分钟K线都整理得很收敛，还带了Python接口，就顺手...

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2026-09-20

如何检验一个因子是否有效

检验一个因子是否有效，主要通过四种方法综合判断：IC 分析（衡量因子值与未来收益的相关性）、分层回测（把股票按因子分组看收益是否单调）、多空组合收益（做多高分组、做空低分组，看能否稳定获利）、以及稳定

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2026-09-20

VMware 无公告下架 VDDK，把用户得罪到底

属实是没想到，VMware 竟然把 VDDK 的公开下载链接一声不吭的悄然下架了。

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2026-09-20

量化因子挖掘的完整流程

量化因子挖掘是从市场数据中寻找"与未来收益相关的特征"的完整过程，通常包括六个步骤：提出因子假设（基于逻辑或经验猜想）、构建因子（用数据把假设量化成可计算的指标）、单因子检验（验证因子是否真的有效）、

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2026-09-20

量化交易算法与数据模型分析入门

量化交易中的算法与数据模型分析，本质是用数学和统计方法从市场数据中寻找规律，并把规律转化为可执行的交易决策。入门需要理解几个层面：数据是基础（干净、充分的数据）、特征是关键（从数据中提炼出有意义的信号

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2026-09-20

AI 代码助手 + RPA 实战：企业报表每日自动生成与定时推送

这篇文章聊一个经过验证的解法：让 AI 代码助手负责"写代码"，让 RPA 负责"跑代码"。前者帮你快速产出可复用的报表脚本，后者让脚本在没有人工干预的情况下，稳定、定时地长期跑下去。文末附有完整源码，改好数据库配置就能直接用。

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2026-09-20

量化交易策略优化：参数调优的正确姿势

量化策略的参数调优，是一件"既要做、又容易做过头"的事。正确的参数调优姿势应遵循几个原则：以逻辑为先（参数要有合理解释，而非纯粹碰运气）、追求参数稳健性（在一个参数区间内都表现不错，而非单点最优）、用

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2026-09-20

最被第三方认可的 IP 定位服务是哪家？从学术评测与社区口碑说起

在广告科技、内容本地化、在线风控等场景中，IP 定位数据的质量往往直接决定业务效果。但一个尴尬的现实是：绝大多数团队在选择 IP 定位服务时，依赖的是厂商官网的宣传话术，而非独立第三方的验证数据。

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2026-09-20

量化交易的仓位管理与资金管理方法

仓位管理和资金管理是量化交易中决定"能不能活下来"的关键，很多人栽跟头不是因为策略不行，而是因为仓位太重、资金管理混乱。核心方法包括：控制单笔仓位（每次投入多少）、控制总仓位（整体风险敞口）、设置止损

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2026-09-20

Agent Harness 又要多一层？Jev 开始接管这些高频判断

该调用哪个 Tool？加载哪个 Skill？哪些上下文值得保留？这次操作有没有风险？执行结果需不需要人工检查？

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2026-09-20

如何组合多个策略降低风险

组合多个策略是降低量化交易风险的重要手段，核心思想是"不把鸡蛋放在一个篮子里"——通过组合逻辑不同、擅长行情不同的策略，让它们在各种市场环境下相互补位，平滑整体收益曲线、降低回撤。有效的策略组合关键在

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2026-09-20

策略失效了怎么办？过拟合与策略衰减

量化策略失效，主要有两种情况：一是"从未真正有效"，即过拟合——策略只是过度贴合了历史数据，实盘从一开始就不行；二是"曾经有效但逐渐失灵"，即策略衰减——随着市场变化或使用者增多，原本有效的策略慢慢不

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2026-09-20

RAG 的上游那一环：把 PDF 转成有结构的 Markdown

它做什么：把 AI 啃不动的文件（PDF DOCX PPTX XLSX HTML EPUB LaTeX 扫描图音视频邮件 ODF / XBRL）转成保住结构的 Markdown 或无损 JSON

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2026-09-20

如何评估一个量化策略的好坏

评估一个量化策略的好坏，绝不能只看收益率，而要从五个维度综合判断：收益类指标（累计收益、年化收益）、风险类指标（最大回撤、波动率）、风险调整后收益（夏普比率、卡玛比率）、交易特征（胜率、盈亏比、交易频

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2026-09-20

从规则驱动到智能决策： RPA+AI 转型路径拆解

如果把中国企业的自动化转型画成一条时间线，会看到一个清晰的分段：早期是纯规则驱动的经典RPA阶段，中期是RPA与低代码平台并行的融合探索阶段，而现在，行业正站在"RPA+大模型+低代码"三层架构成为主流的拐点上。理解这条时间线走到哪一步，比单纯比较工具功能列表更能说明问题。

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2026-09-20

用 WorkBuddy 编排多工具 AI Agent：从 ReAct 到 Plan-and-Execute 的工程取舍

单轮对话的大模型是「答题机器」，而真正能干活的是 Agent——给它一堆工具，它能自己决定先查什么、再算什么、最后做什么。但 Agent 怎么编排，直接决定了它靠不靠谱。本文用 WorkBuddy 作为编排端，拆解两种主流范式：ReAct（边想边做）和 Plan-and-Execute（先规划再执行），讲清各自的适用场景、工程实现、以及踩过的坑。读完你能根据...

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2026-09-20

多因子选股策略的基本框架

多因子选股策略是一种用多个"因子"给大量股票打分排序、筛选出一篮子股票持有的量化策略。它的基本框架包括五个环节：确定因子（如估值、成长、动量、质量等）、获取并处理因子数据、对因子打分并合成综合得分、按

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2026-09-20

DeepSeek 把日历写进了价格表：API 账单里最该优化的是缓存命中

计费结构：高峰 = 周一至周五 9:00–12:00、14:00–18:00（不含法定节假日），其余时段全按闲时；闲时是高峰的 50%

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2026-09-20

【Python量化数据工程实战 #02】只会看 K 线不会做特征？动量、波动、资金流三因子实战

动量是最直觉的特征——涨了 20 天的股票，明天继续涨的概率是否更高？我们用滚动收益率来量化它：

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更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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百度搭子用户规模环比增长9倍，发布企业版移动端、开发平台与共创计划

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VMware 无公告下架 VDDK，把用户得罪到底

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如何组合多个策略降低风险

策略失效了怎么办？过拟合与策略衰减

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如何评估一个量化策略的好坏

从规则驱动到智能决策： RPA+AI 转型路径拆解

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多因子选股策略的基本框架

DeepSeek 把日历写进了价格表：API 账单里最该优化的是缓存命中

【Python量化数据工程实战 #02】只会看 K 线不会做特征？动量、波动、资金流三因子实战

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