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用AI实现动量策略,到底能有多快?一篇讲透

用AI实现动量策略,到底能有多快?一篇讲透

昨天我们仔细介绍了怎么样在QMT实现动量策略回测分析,但是朋友给我反馈,不会使用QMT,不会写代码,直接复制代码在QMT运行不了,因为QMT有严格的编码要求,问我有没有简单一点的方式可以实现自己的算法,回测的思路,今天我给一个简单的教程,怎么样利用AI去实现我们的策略回测,传统的AI一般是问答的对话输出,今天使用腾讯的ai,WorkBuddy来实现,这个功能...

涨得快反而亏得多?斜率动量策略的真相

涨得快反而亏得多?斜率动量策略的真相

今天在浏览量化文章,发现动量策略基本都是一样的底层算法,其他复杂策略比如五福,七星等策略都是在这个算法基础加入其他条件演变而来,万变不离其宗,常见的动量大概就几种,斜率,涨跌幅,均线相对位置,本质就是比较某一个因子值的大小排序,在交易分析,我整理了几个常见的很慢详细介绍

Jeff 开源发布:22 毫秒出一次决策的小模型、0.8B 微调在 benchmark 上逼近 Jev

Jeff 开源发布:22 毫秒出一次决策的小模型、0.8B 微调在 benchmark 上逼近 Jev

一个叫 Jeff 的开源项目,把「专做快速决策的小模型」这条路又往前推了一步。它是 Qwen3.5 和 Gemma 4 的微调版本,定位是“zero-shot(零样本)”分类器——你描述一个场景、列一堆选项,Jeff 一次前向计算就返回每个选项的校准概率,不生成文本、不用解析,在 RTX PRO 6000 上约...

Demo 跑通那一下是假象:Agent 开发攒下的五个真问题

Demo 跑通那一下是假象:Agent 开发攒下的五个真问题

2026 年,写一个能跑的 Agent demo 已经不难了。调一个 LLM API,接几个工具,跑通"用户提问 → Agent 决策 → 工具调用 → 返回结果"这条链路,半天就能搞定。但真正要把它放到生产里,问题会一个接一个冒出来。 这些不是"模型不够聪明"的问题,而是"系统不够可靠"的问题。下面是我在 2026 年做 Agent 相关工程实践后,攒下...

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腾讯云软件源

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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

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。

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