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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...
做本地化 Agent 投研这几年,我一直想搭一个能识别集合竞价"主力意图"的 Agent。直到去年我用本地数据引擎把所有股票的开盘集合竞价逐笔数据全部拉下来,才...
做跨市场量化这几年,我一直想搭一个能识别 AH 股套利机会的多 Agent 系统。直到去年我把本地数据引擎的所有跨市场数据全部拉下来,才意识到这套系统可以分多个...
最近 2 个月,我在自己电脑上搭了一个本地化运行的涨停板"真假封板"识别 Agent。这篇文章把这个 Agent 的架构、设计思路、踩坑过程完整记录下来,重点不...
最近 3 个月,我在本地搭了一套"多 Agent 协作的涨停板复盘系统",把"涨停板识别、主力意图挖掘、次日表现预测、复盘报告输出"这 4 个环节分别交给不同的...
最近这半年,我在自己电脑上搭了一个本地化运行的量化投研 Agent。这篇文章把这个 Agent 的架构、设计思路、踩坑过程完整记录下来,重点不是"用什么框架"(...
最近半年,我在本地搭了一套"多 Agent 协作的股票研究系统",把"数据采集、因子挖掘、策略生成、回测验证、报告输出"这 5 个环节分别交给不同的 Agent...
融资融券数据是A股市场最丰富的杠杆资金数据。融资余额、融资买入额、融券余额、融券卖出量,这些指标组合起来能反映多空力量的对比。但数据维度太多,人工分析容易顾此失...
十大股东数据是追踪机构动向的重要窗口。国家队、社保基金、QFII出现在十大股东里,往往意味着机构看好这只股票。但十大股东数据维度多、更新频率低,人工分析效率低。...
集合竞价是每个交易日开盘前的15分钟,大部分散户觉得这段时间没什么信息量。但实际上集合竞价阶段包含了大量有价值的信号,特别是对日内短线交易来说。最近我用AI A...
北向资金被市场称为"聪明钱",但大部分人对北向资金的分析还停留在"今天流入多少亿"的层面。聪明钱到底聪明在哪里?它在买入哪些行业、卖出哪些行业?它的动向对个股有...
筹码分布是判断主力建仓成本和持仓结构的重要工具,但传统的筹码分析依赖人工经验,需要看懂每个价位的成交占比、识别筹码峰的迁移、判断支撑压力位。最近我用AI Age...
ETF轮动是资产配置领域一个经典策略,核心思路是在不同行业ETF之间动态切换,始终持有近期表现最强的板块。但传统的轮动策略往往用固定规则,比如动量排名、均线交叉...
投资组合优化是量化投资的核心环节。传统的组合优化方法(如马科维茨模型)是静态的——计算一次权重后就固定了,无法根据市场变化自动调整。最近我用AI Agent构建...
量价关系是技术分析的基石,但传统的量价分析依赖人工经验,主观性强且效率低。最近我用AI Agent构建了一个量价关系分析系统,让Agent自动从逐笔成交数据中挖...
行业轮动是量化投资中一个经典策略——在不同的市场阶段,配置不同的行业,以获取超额收益。但传统的行业轮动策略通常是静态的,无法根据市场变化自动调整。最近我用AI ...
财务造假是A股投资者面临的最大风险之一。传统的财务分析依赖人工逐项检查指标,效率低且容易遗漏。最近我尝试用AI Agent构建了一个财务造假识别系统,让Agen...
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