在量化交易的道路上，很多初学者往往只盯着上证指数或者深证成指的跳动。然而，经验丰富的老手都知道，指数往往是失真的。

之前写了通达信TQ获取股票、可转债、期货数据，有同学留言区问能获取etf基金数据。 这里写一篇关于etf动量轮动的文章介绍。

最近gpt-image-2生图、 deepseek v4模型比较火， 有同学想尝试一把。问我有没有推荐的途径

腾讯云IMS AI生成识别单价0.1元/张，值不值？本文从合规风险规避、品牌保护、运营成本三个维度量化分析ROI，助力企业做出理性接入决策。

BH 校正后仍有 12 个显著因子，比 Bonferroni 的 3 个宽松，比原始的 20 个保守。

Bootstrap 区间更宽，更保守。 因为它捕捉了分布的真实不确定性，而不是依赖正态假设。

上一个引擎，三种期权，一套代码搞定。 这就是模拟的威力——不依赖解析解，只依赖路径。

这款被网友称为「AI交易嘴替」的工具，专门解决普通人想做量化、却不会写代码、不会回测、不会搭策略的痛点。

如果把近两年的 AI 交易产品分成两类，一类是“会说会分析，但落不到执行”的研究型工具，另一类是“能跑策略，但缺少 AI 与产品化能力”的执行型工具，那么 Qu...

价值：这虽然不能替代专业的量化平台（如聚宽、掘金），但对于个人投资者快速验证自己的交易直觉和想法，已经足够强大。它将量化投资的门槛降到了最低。

本文探讨生成式AI驱动企业效能跃迁的实践，指出行业数智化转型面临客户互动效率低、代码开发成本高、数据决策滞后、劳动力结构冲击等痛点，且75%AI项目未跨越试点阶...

通过部署6T产品矩阵，企业能够在不降低系统可用性的前提下，实现量化的降本增效。以下为3个最核心的业务投资回报（ROI）指标：

本文剖析了制造业面临分布式管理需求强、IT国产化替代蔓延、传统IT架构效能低下三大战略瓶颈，提出以WeMake数字工厂为核心、依托腾讯云TCS专有云底座的解决方...

起初外界谈起量化投资，想到的往往还是模型、因子。而到了今天，一支量化团队能不能走得更远，越来越取决于研究、策略、系统、优化、交易执行等不同环节是否能够真正协同起...

国金证券分享大模型落地实践，剖析证券行业面临幻觉容忍度差异大、技术与业务协同难、规模化落地挑战三重瓶颈，以系统论与AI友好理念为核心构建解决方案，包括幻觉三层防...

文章探讨软件工程智能化进程中面临工具-人、工具-环境、工具-流程三重矛盾导致的提效瓶颈，介绍腾讯云CodeBuddy代码助手以“病药效[托]”逻辑构建的全链路智...

腾讯云WeMake数字工厂解决方案针对制造业面临的分布式管理瓶颈、国产化替代加速及传统IT架构低效三大挑战，提供‘1个底座+5大平台+0个应用+1个门户’的一体...

GitHub Star 的单价是 5 毛钱一颗，1000 颗起批，AI 项目下单最勤快。

ADMX3651 当前主要被量化和自身短时噪声限制，lag scatter 图是最直观的证据；如果系统噪声是连续高斯过程，lag scatter 会更接近连续椭...