在日内策略、网格交易或算法执行（例如 TWAP / VWAP）中，单纯的日K线数据已经无法满足高频决策的诉求[8]。交易员需要捕捉更细颗粒度的盘口深度信息（Le...

长久以来，“量化交易”都是一个门槛极高的行业。你需要熟练掌握 Python、Pandas 数据清洗、各类复杂的第三方 API 参数设计，还要懂回测引擎（如 Ba...

在设计分布式量化交易系统（如多策略并行、多容器运行）时，我们经常会遇到一个棘手的网络吞吐瓶颈：多个独立的策略进程盘中需要高频获取同一批热门股票的最新价格。

PanadStock项目：https://gitcode.com/ascegu/stock_data_source/tree/main

你花了几天时间精心设计的策略，回测曲线美如画——年化收益惊人、Sharpe比率超过2、最大回撤不到8%。自信满满地上线实盘，结果不到两周就开始持续回血。信号逐渐...

最近好像AI数据库，AI Database的概念，重新被炒了起来，多家国产数据库也在向着AI Agent基础设施方向发力。

TRAE SOLO在推理链里写了一句让我印象很深的话。大赛经验这个东西, 数据上很难量化, 但它往往在比赛第75分钟之后才会显现出来。当体能下降, 当压力增大,...

在量化交易系统的工程实践中，维护一个“历史日K线数据库”是进行回测与多因子选股的基础。

在各周期跑策略的时候，如何判断当前barpos是当天的首个barpos？下面我就来讲讲这个问题应该怎么解决。

如果所有参数是默认的，则获取的是当前正在上市的所有A股股票。返回的数据也仅包含默认返回的字段。

开发一个功能, 让 pgvector 支持 8bit 的量化向量类型, 同时要支持 hnsw, ivfflat 索引接口, 以及所有可支持的距离算法和操作符、量...

create_memory() 是约定的入口函数, 会自动从 .env 加载配置。如果你什么都没配, 它会用内置本地 all-MiniLM-L6-v2 做向量化...

项目地址：shiyu-coder/Kronos 论文：Kronos: A Foundation Model for the Language of Financ...

RaBitQ 是一种向量量化算法,但它不是 pgvector 的一部分。如果您想了解 RaBitQ 的具体实现,我需要访问包含 RaBitQ 代码的仓库。pgv...

什么是索引前置过滤呢? 只有索引扫描过程中需要多步计算时可能会用到前置过滤. 例如为了减少内存使用、加速裁剪等, 采用了rabitq量化和残差量化(rvq)分层...

随着AI的火爆, AI数据库的需求也被引爆, 最初爆火的是向量数据库, 如今PG生态中已经有非常非常多的向量插件, 从最初的pgvector(现已16k sta...

“矢量量化”，听起来有点吓人。“残差矢量量化”听起来更吓人，对大多数人来说甚至毫无意义。其实，只要看几张图片，这些概念就很容易理解，甚至连小孩子都能理解——呃…...

对于个人量化研究者或中小策略团队而言，将行情数据从“远端 API”同步到“本地/云端私有数据库”是一项核心的基础设施工作。如果只是在本地电脑上手动运行脚本下载，...