掘金量化


掘金量化

掘金量化是一个专业的量化投资平台,集成了金融数据、策略研究、交易工具、风险控制、绩效分析和增值服务等功能。它支持多种编程语言,包括Python、C++、C#和Matlab,适合量化投资机构和个人使用[^1^][^3^]。以下是关于掘金量化的一些详细信息:

功能特点

  • 多语言支持:掘金量化支持Python、C++、C#和Matlab四种编程语言,方便不同背景的用户编写和优化策略[^1^][^3^]。
  • 丰富的数据支持:平台提供实时行情数据、历史数据等多种数据源,支持股票、期货等多个市场[^2^][^15^]。
  • 策略开发与回测:用户可以在平台上进行策略开发、回测和仿真交易,平台提供了...

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元学习:解锁“学习如何学习”这一重要能力


元学习:崭露头角的学习新范式

在当今这个科技飞速发展、知识日新月异的时代,无论是个人还是机器,高效学习的能力都显得尤为重要。传统的机器学习模型就像一个个专注于特定领域的 “专家”,它们在经过大量数据的训练后,能够在特定任务上表现出色,比如精准识别图像中的物体,或者准确地对文本进行分类。然而,一旦遇到全新的任务,它们往往就像失去了方向的船只,需要大量的新数据和重新训练才能适应 ,这不仅耗时费力,而且效率低下。

元学习的出现,就像是为解决这些问题带来了一道曙光。简单来说,元学习就是 “学习如何学习”。如果把传统机器学习比作在知识海洋里努力捕捞特定鱼类的渔夫,那么元学习则像是那个学会了如何根据...

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开源大模型


开源大模型是指其源代码和架构对公众开放,可自由使用、修改和分发的大型语言模型。以下是一些比较知名的开源大模型:

Tülu 3 405B 发布背景:由美国西雅图的非营利研究机构艾伦人工智能研究所(Ai2)于2025年1月发布。该模型基于Meta的llama-3.1-405B,拥有4050亿参数。 训练方法:采用精心策划的数据选择和合成,通过监督微调(SFT)等方法提升性能。此外,还使用了强化学习与可验证奖励(RLVR)框架,使模型在数学推理等任务上表现出色。 性能表现:与DeepSeek v3和OpenAI的GPT-4o相当,甚至在某些关键领域超越了它们。

DeepSeek 系列 Deep...

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探秘MDP:解锁决策优化的数学密码


从迷宫到股市,MDP 无处不在

想象一下,你置身于一个错综复杂的迷宫之中,四周的墙壁仿佛在诉说着未知的挑战。每一步的选择都至关重要,因为它可能引领你走向出口,也可能让你陷入更深的困境。在这个迷宫里,你就是一个决策者,需要不断地思考:下一步该往哪个方向走?是向左,向右,还是向前?

再把目光投向金融市场,股票交易的世界同样充满了不确定性。你每天都要面对各种复杂的市场信息,股票价格的起伏犹如迷宫中的路径,时而清晰,时而模糊。你需要决定何时买入,何时卖出,或者是继续持有。每一个决策都可能带来收益,也可能导致损失。

无论是迷宫中的探索,还是股票交易中的决策,它们都有一个共同的特点:需要在不确定的环...

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开源智能投顾平台-多维项目对比-分析报告


  • TradeMaster
  • FinGPT
  • FinRobot
  • AlphaNet
  • VNPY

TradeMaster、FinGPT、FinRobot、AlphaNet和VNPY对比分析

项目定位与功能

项目名称 定位与功能
TradeMaster 基于强化学习的开源量化交易平台,提供沙盒工具箱,包括PRUDEX-Compass、市场状态建模工具和市场价格模拟器,用于系统性评价算法性能、建模市场状态和模拟市场价格。
FinGPT 开源的大型金融语言模型,适用于金融领域的语言处理和数据信息处理,支持快速微调以适应市场变化,可用于金融预测、分析等。
FinRobot 金融领域的...

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蒙特卡洛方法:以随机探寻确定的神奇钥匙


从赌场灵感说起:蒙特卡洛方法的诞生

蒙特卡洛方法的名字听起来就充满了神秘与趣味,它与摩纳哥的著名赌城蒙特卡洛紧密相连。这一独特的命名,源于该方法对随机数的大量运用以及对概率问题的处理,就如同赌场中的赌博游戏,结果充满了随机性 ,而玩家们则在其中探寻着获胜的概率。

蒙特卡洛方法的正式形成是在 20 世纪 40 年代。当时,正值二战期间,美国启动了 “曼哈顿计划”,旨在研发原子弹。在这个宏大的项目中,科学家们面临着一个棘手的难题 —— 如何对复杂的核反应进行数值模拟。核反应过程涉及到大量的微观粒子行为,这些粒子的运动和相互作用充满了随机性,传统的计算方法难以应对。

关键时刻,约翰・冯・诺依...

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蒙特卡洛方法的原理-视频文字



蒙特卡洛方法的原理

蒙特卡洛方法是一种通过随机性解决确定性问题的计算策略,其核心是“用大量随机实验的统计结果逼近真实答案”。它不依赖复杂的数学推导,而是通过模拟现实中的随机过程,用概率和统计规律找到问题的解。以下是其核心原理的通俗解析:


1. 核心思想:随机实验替代精确计算

许多复杂问题(如高维积分、最优决策、概率预测)难以用传统数学工具直接求解。蒙特卡洛方法另辟蹊径:
- 将问题转化为概率模型:例如,计算圆的面积可转化为“随机撒点落在圆内的概率”。
- 用随机实验模拟可能性:通过生成大量随机样本(如抛硬币、随机路径、虚拟场景),模拟所有可能的情况。
- 统计结果逼近真实解:根据“大...

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蒙特卡洛方法-V0


蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method)是一种基于随机采样和统计规律的数值计算方法,其核心是通过生成大量随机样本,利用概率统计规律来近似求解复杂数学问题。以下是其核心原理的详细解析:


1. 核心思想

蒙特卡洛方法的本质是“用随机性解决确定性问题”,通过以下步骤实现: 1. 将问题转化为概率模型:将待求解的问题(如积分、优化、概率分布等)映射到一个可通过随机实验模拟的统计模型。 2. 生成大量随机样本:通过随机数生成器或采样技术,模拟问题的可能状态或路径。 3. 统计结果逼近真实解:利用大数定律(Law of Large Numbers)和中心极限定理(Central Lim...

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Mac时间机器


Mac时间机器(Time Machine)是苹果公司为Mac操作系统设计的一款强大的备份工具。以下是关于它的详细介绍:

功能特点

  • 自动备份:能自动备份Mac上不属于macOS安装的文件,如App、音乐、照片和文稿等。默认会进行过去24小时的每小时备份、过去一个月的每日备份以及过去所有月份的每周备份。
  • 本地快照:在使用Apple文件系统(APFS)的磁盘上,还会每小时创建本地快照,可存储最多24小时或直到磁盘空间不足,即使未连接备份磁盘也可恢复文件的先前版本。
  • 全量与增量备份结合:首次备份是全量备份,之后是增量备份,只备份自上次备份以来有变动的文件,节省备份时间和存储空间。
  • 易于恢复:提...

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程序化交易架构概述-v1


程序化交易架构概述

随着全球金融市场的日益复杂化和交易技术的不断进步,程序化交易作为一种自动化交易形式,已广泛应用于各类金融工具的交易中。程序化交易通过高效的算法自动化执行交易指令,从而减少人为情绪干扰、提升执行效率,并通过数据驱动的策略优化实现更高的交易收益。本文将对程序化交易的架构进行详细的阐述,包括其核心组成部分、数据处理与策略设计、执行机制、风险管理以及未来发展趋势,旨在为金融从业人员和学术界提供一个清晰的理解框架。

一、程序化交易概述

程序化交易,又称为算法交易,是指利用计算机程序按照事先设定的算法进行市场交易的方式。这些算法基于一定的市场数据、历史价格走势以及其他量化分析模型...

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