#量化交易

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交易，量化的方式似乎“战无不胜”，很多推友也用这种模式，特别是有IT技术背景的推友做交易的时候。但其实“量化”不是万能的。比如就最近，全球最牛逼的量化基金“文艺复兴”，10月前10天，亏了15%，10天把他们今年一年的收益都亏了。🤣🤣🤣
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6047 条信息
#量化交易 #文艺复兴基金 #亏损 #IT技术 #推友
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看着这张AI Arena竞技赛实况，说几句真相： 1）所谓Qwen、DeepSeek领先派（中方）和GPT5、Gemini倒数流（西方），中西方差距纯属随机性巧合，从AI实操概率上讲赢面都是50%，区别在于价值观导向策略激进度，即模型各自的风险偏好差异； 2）这些看起来很Cool的 AI大模型竞技行为，散户看起来新奇并为之振奋，但专业做AI看起来就是小孩过家家。因为基于Open Source通用模型能力表现并不真实，且距离实际应用场景偏差很远； 3）nof1通过可视化的PVP来吸引眼球，向市场传递AI交易能力，但这并非稀奇事。一些头部量化基金和做市商早就在做类似的尝试，但他们却不会来这种公开擂台表演。因为，很多真正牛逼的策略一旦曝光就会被套利掉。 4）现在远未到给这些AI模型高歌炫舞的时候。市场有一路高歌的牛市形态，有上蹿下跳的猴市形态，也有一路阴跌的萎靡熊市形态。短期看，某些模型的风险偏好正好适配了当前市场行情，不代表可以一直做常胜将军。真正的AI交易，能长期稳定盈利且策略得有壁垒才是硬道理。
AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 77 条信息
#AI竞技 #大模型 #风险偏好 #量化交易 #市场行情
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Mr Panda
3周前
除了比拼大模型的能力， 也是比拼背后团队agent 策略的水平。 除了比的是技术， 也比的是量化交易的策略。 显然背后幻方支持的deepseek 似乎更有优势。 It’s not just about who has the bigger model — it’s about who’s got the smarter agent strategy. It’s not only tech that matters — it’s the brains behind the quant play. With Phantom backing it, DeepSeek looks like the one who really gets the game.
AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 77 条信息
#大模型 #agent策略 #量化交易 #DeepSeek #幻方
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🧠 DeepSeek 和 Grok 在市场微观结构上的上下文感知能力，已经开始展现出巨大优势。 🚀 尤其是 Grok —— 过去 5 轮实盘，100% 全胜，还在持续进化中。 📊 技术细节即将公布。 #AITrading #DeepSeek #Grok #MarketMicrostructure #量化交易
AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 77 条信息
#AI交易 #DeepSeek #Grok #市场微观结构 #量化交易
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股神争霸赛：赚钱，DeepSeek果然第一名！ 全球六大顶级AI模型实盘对决，各自携带1万美元真实资金下场厮杀。战况仍然激烈，但DeepSeek V3.1凭借出色的交易表现暂居榜首，盈利已突破4300美元；Grok 4紧随其后。而GPT5和Gemini 2.5 Pro表现惨淡，成为目前唯二亏损的模型。 一场AI版“股神争霸” 如果给每个顶级大模型1万美元真金白银，让它们在真实市场中实盘交易，谁会成为AI界的“巴菲特”？ 这一问题由发起的全新实验，Alpha Arena正在给出答案。这场竞赛，将当前全球最强的六大语言模型拉入同一真实交易环境，包括： 规则简单但残酷 每个模型获得1万美元初始资金，并接收完全相同的市场数据与交易指令。 系统会向AI提供当前时间，账户信息，持仓状况及一系列实时市场指标（如MACD，RSI等），随后要求其做出决策： * 若有持仓，决定是继续持有还是平仓； * 若空仓，则判断是买入还是继续观望。 实验的考验在于，AI能否在瞬息万变的市场中做出理性、精准的判断。 DeepSeek的量化优势凸显 截至目前，市场波动不断，而DeepSeek凭借量化背景与策略优化能力脱颖而出，目前稳居收益榜首。 这一成绩再次印证了DeepSeek模型在数据理解，风险控制与执行效率上的深厚积累。从实验结果看，AI炒股不再是噱头，而是算法，数据与市场博弈的真实较量。 挺有意思的，这场Alpha Arena，不仅是模型智能的试金石，也让外界得以窥见未来AI在金融实盘中的潜力与边界。
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#DeepSeek #AI股神争霸赛 #量化交易 #Alpha Arena #金融实盘
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Tony出海
3周前
我每天刷这个， 最顶级6个AI大模型实盘炒股，虚拟币实盘。每个模型1万美元起始资金。 Deepseek不愧是金融出身，目前领先，收益率43.36% GPT 5亏-24.5%
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#AI模型炒股 #Deepseek领先 #GPT-5亏损 #金融科技 #量化交易
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小互
3周前
AI 在加密市场的第一次“真刀真枪”比拼😂 6 个模型： GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max 各拿 $10 000 美金 在 Hyperliquid 上实盘对冲.... 下单、平仓、持仓、杠杆选择均由各自AI代理自主决策，自主交易 网站直播实时战况，Deepseek一直处于领先... 不愧是量化基金搞出来的...
AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 77 条信息
#AI交易 #加密货币 #Hyperliquid #DeepSeek #量化交易
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Yang1
3周前
这个好有趣，AI真实交易比赛，每个AI给1万美元本金，DeepSeek V3遥遥领先啊！挣了快2000刀了，不愧是量化交易公司出品
AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 77 条信息
#AI交易比赛 #DeepSeek v3 #量化交易 #盈利 #积极
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准备抽200-300万u出来跑量化，策略稳定的、线下有技术团队的、有极端行情扛风险能力的，可长期合作的。 求给位兄弟伙，推荐推荐。 优先级：安全＞稳定＞利润。
#量化交易 #长期合作 #风险控制 #资金安全 #技术团队
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Jeff Liang
3周前
争取每天在期权量化交易上获得一寸进步。
#期权交易 #量化交易 #进步 #每日 #争取
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9月1日-9月30日量化群内做单记录。SOL196 HYPE43 SUI3.22 等多单还未空仓，未记录在内。
虚拟货币交易狂潮：BTC与ETH短线盈利引发热议· 622 条信息
#量化交易 #SOL #HYPE #SUI #未平仓
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henu王凯
1个月前
今儿更新了个数据：之前研究量化交易时看数据说目前股票交易市场80%以上是机器交易（忘了是按照成交量还是其他维度来定义了）。陈敛发我个AI交易的服务我研究了下，开发者说目前市场上90%是机器交易
#量化交易 #机器交易 #AI交易 #股票市场 #陈敛
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Vida
1个月前
感同身受的是我也是这么多年一直在“捡小钱” 我也超羡慕那种能买一个XXX币然后拿住然后一下子拿大结果的人，但对我这种没有信仰没有念力的科技套利党来说太难了。 我现在的财富是靠几千次手动交易、几万次程序自动交易一点点积累的。赚的最多的几次交易也就单笔交易让我财富提升10%左右（2023年狙击的ORDI、2024年狙击的ACT） 我总结一下经验，对于科技党、套利人来说最需要打磨的优势是： - “提高你拿廉价筹码”的能力，因为你虽然没有信仰，但你的成本很低很低你就更容易拿住。比如像这次Aster：1. 通过批量交互刷成交量可以获取廉价筹码 2. 有一些链上追踪专家通过蛛丝马迹追踪内幕人士也在半年前就囤积了APX 3. 做好投资研究和监控，Aster宣布可以APX 1:1换币的时候也能立马去拿到廉价筹码。 4. 有影响力的人可以参与各种KOL轮 拿的筹码成本够低，你就会非常有心理优势，更容易做到“没信仰但能格局” - 通过各种方式拿到廉价筹码之后，若是真的行情启动，用某种量化指标来把握趋势，比你自己“觉得涨的太多所以要卖”会更好。我做新闻交易一般会用supertrend这个技术分析指标不同的周期来决定退场。你无法预测市场会多疯狂，技术分析是一种可以把市场行为量化的方法。你当然也可以选择其他量化方法，比如：如果社交媒体热度趋势下降则退出、如果监测到币充进交易所数量超过XXX个则退出等等指标。 这一切的目标是为了让一名理性、没有信仰能够通过数据的形式来拿住自己早期获取到的廉价筹码，直到你定义的那个标准达到之后再退出。这样你会有更大的概率卖在一个好价格。
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#加密货币交易 #廉价筹码 #量化交易 #技术分析指标 #套利
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AB Kuai.Dong
1个月前
华尔街部分机构，已部署 AI 实时分析鲍威尔的唇部？老哥说话那一刻，根据唇部自动做多或做空？ 不知道是真的假的，但看大家，都在等凌晨 2 点的美联储降息，押注 25 基点或 50 基点。 感觉除非是短线交易大神，否则真没必要熬。干不过华尔街和那帮做量化的，手速太快了都。
美联储维持利率不变，降息现分歧，7月预期降温，关注9月· 460 条信息
#华尔街 #AI分析 #鲍威尔 #美联储降息 #量化交易
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Y11
2个月前
金融专业的大一新生若想入行量化交易领域，需要课外自学补充哪些知识？（快发给你女朋友、女儿看看吧）
#量化交易 #金融专业 #大学新生 #知识储备 #职业发展
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每个月不算量化各在大交易所交易liangq加起来30亿美金左右🤣，手续费七八十万美金是有的🥲🥲🥲🥲都给狗庄打工了
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6047 条信息
#狗庄 #交易所 #手续费 #量化交易 #亏损
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每个月不算量化各在大交易所交易所加起来30亿美金左右🤣，手续费七八十万美金是有的🥲🥲🥲🥲都给狗庄打工了
#交易所 #手续费 #狗庄 #亏损 #量化交易
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henu王凯
2个月前
很有意思，做个小预测，这个趋势下应该藏着很多机会： 最近一年对量化圈了解了些，刚才一直刷量化论坛的帖子觉得AI交易应该会和AI Coding一样有个微缩版的发展趋势
#量化交易 #AI交易 #AI Coding #发展趋势 #机会
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刚开始做量化：这生意这么好，谁不做谁傻逼吗不是？ 做成第一个策略但是执行不稳定：这量化不好做，入行需谨慎 一切都稳定了开始焦急等它印钞或者过拟合时候：量化谁做谁傻逼 赚到了钱：But, what does it cost? Everything 总结：谁做谁傻逼
#量化交易 #情感反转 #高风险 #收益与代价 #个人反思
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你真的懂什么是量化交易吗？ 在币圈有人通过量化交易一天躺赚上几万U， 也有团队通过量化夹子机器人月赚上百万U。 更疯狂的是，华尔街顶级交易员利用量化赚上百亿。 那么什么是量化？ 传统交易：老渔民凭经验判断哪里有鱼（看K线图/听消息） 量化交易：用声呐扫描海底地形（数学模型），自动布网收网（程序化交易） 优势：包括纪律性、系统性、实时性、分散化等。 不足：包括样本误差和样本偏差、策略共振、错误归因、黑箱等。 01、为什么需要量化交易？ 传统的投资方式往往依赖于经验和直觉，但人容易被情绪影响，比如恐慌、贪婪，不是靠个人感觉来管理资产。 而量化交易通过分析大量数据和模型，找到市场的规律，减少主观因素的干扰，找投资标的，建立可以重复使用并反复优化的投资策略，并指导投资决策过程。 在应用方面，量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易、资产配置、风险控制、当然也包括加密货币市场等。 02、量化交易的优势 纪律性 传统投资很大程度上会受到诸如贪婪、恐惧等人的情绪的影响，有时候很难保证交易执行的纪律。 一般会严格执行量化模型所给出的投资指令，而不会随着投资者情绪的变化而随意更改，因而有着相对严格的交易纪律。 系统性 量化的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据处理等。 多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等。 多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、企业估值、成长性和盈利质量、市场情绪等多个角度的分析。 海量数据处理是指量化投资能通过计算机获得远超人脑的数据和信息处理能力，进而捕捉更多的投资机会。 实时性 能及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。量化正是在不断寻找估值洼地，通过全面、系统性的扫描，捕捉错误定价、错误估值带来的机会。 分散化 量化交易的分散化，也可以说是靠概率取胜。 这表现为两个方面： 一是从历史数据中发现规律，这些历史规律多是过去有较大概率获胜的策略； 二是依靠筛选出股票/币种组合来取胜，而不是一只或几只股票/币种取胜，从投资组合理念来看也是捕获大概率获胜的股票/币种，而不是押宝到单个股票/币种上。 03、量化交易的不足 样本误差和样本偏差 很多量化策略非常依赖历史数据，但是历史数据可能缺乏足够的多样性和足够长时间的积累，因此样本取样可能因为数量过少而出现误差，或者因为取样非随机而出现偏差。 在此基础上取得的相关性规律，一旦离开样本范围就可能失效，从而失去参考性。 策略共振 许多量化策略，和技术分析策略相似，一旦某个策略被证明有效，随着使用者增加，策略共振之下，它的有效性就减弱。 错误归因 在应用比较广泛的的多因子量化策略中，是从数据的结果来反推原因，只要构建足够多的因子，就很可能实现某个特定的已知结果。 然而，当基于这个多因子组合构建的量化策略，用于实际交易的时候，可能会因为错误归因的原因而失效。因为从结果来倒退原因，无法准确区别哪些是偶然因素，哪些是决定性的因果因素。 黑箱 各种量化策略，包括高频、对冲或套利等，往往都没有内在因果关系，其策略的有效性大多建立在历史数据的强相关性上。策略的逻辑在于，根据历史数据，如果55%或更大概率是有效的，那么只要重复数据足够多，胜算就会积累。 04、量化交易是怎么工作的？ 收集数据 收集股票、币种、债券、期货等金融产品的历史数据，比如价格、成交量、公司财务报表等。 开发模型 根据数据发现规律，比如“某币在下午3点后经常涨、交易订单、挂单量、资金费率等等”。将这些规律转化成数学模型，比如某种公式或规则。 回测策略 用历史数据测试这些规则是否有效，看看按照这种方法过去能不能赚到钱。 执行交易 使用计算机程序来自动化执行交易，比如发现规则成立时自动下单。 05、构建策略有两种思路 一种是数据挖掘，在一堆数据中通过统计、归纳发现稳定的结构，常用的技术分析便是此类。由于价格数据是随机变动的，不太可能有持续稳定的结构，需要不断的迭代优化，但未来新产生的数据少，很难在少量数据里发现新的稳定结构，所以，当历史数据的统计规律一旦失效，策略也基本就丧失价值了。 这种策略的开发路径是先有数据，再挖掘规律，再不断的优化迭代。 第二种是逻辑论证，通过数学推导得出一个结论，例如平价套利理论，通过计算会得出一个套利边界，只要价格超过边界，就存在套利机会，无论价格是怎么变动的，只要超过套利边界，就有套利机会。 这种策略的开发路径是先逻辑推导出规律，再对基础条件选代，例如利率的变动、储藏成本的变动，会得出不同的计算结果，用新的计算结果等待价格触发的交易机会。 明天我会发布一期视频，看看华尔街顶级交易员是如何利用量化套利上百亿的！
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#量化交易 #币圈 #华尔街 #数据分析 #风险
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链研社
3个月前
朋友推荐了一个量化交易工具 AiQuant，导入交易所 API 之后在 telegram 也能随时开单，用了一周体验还不错。 交易所里现在也有很多量化交易工具比如，网格、马丁套利之类的工具，为什么还需要量化工具呢？ 1、开单不需要复杂参数，都是 AI 自动设置好的 2、把握不准行情方向，AI 可以自动判断是震荡、上涨、下跌，选择最合适方向 3、不需要盯盘，有一个 AI 自动调整的功能，每当行情移动就会自动调整方向，减少单边行情爆亏的可能，代价是会有一些交易磨损。 想要体验的可以用我邀请码注册，会赠送高阶的量化策略功能(Ai 自动调整方向、策略产品)，基础的网格和马丁功能是免费的 web 端：/www.aiquant.tools/s/lianyanshe telegram：/t.me/aiquanttools_bot?start=i_lianyanshe
#量化交易 #AiQuant #AI自动交易 #telegram开单 #邀请码
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比特进
3个月前
从今年3月到现在，我严格按照AI榜单操作，没亏过一次钱。 反而是自己研究的指标亏了很多次，但是这些亏钱也并不是没有意义，也学会了很多东西。起码让我知道人类的菜，AI的强大和准确，人类的最大几个缺陷它都避免了，它可以365D 24H盯盘，避免了恐慌，贪婪，主观看法等。
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#Ai榜单 #AI投资 #避免人性弱点 #量化交易 #投资经验
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AiCoin学姐
3个月前
自定义指标· 以太坊跟踪策略 · 抄底与止盈 如果你对以太坊的投资感兴趣，却在震荡行情和趋势转换中徘徊犹豫，那么这套专为中短线投资者设计的以太坊跟踪策略将是你的理想选择。 全文在这里： 本策略基于量化信号驱动操作逻辑，采用TD反转指标进行精准捕捉，并通过智能补仓和动态止盈体系，为你搭建一套全方位优秀的风控和盈利框架。 不论是震荡中的短线机会，还是趋势转折中的反弹行情，这一方案都能助你冷静应对市场波动并提升盈利效率。特别适合那些希望稳定获利并寻求系统化交易方法的投资者深入研究和实践。 本文将为你系统解析该策略的核心原理、实战效果与执行建议，带你掌握一套真正适合震荡行情与趋势转换期的“稳中求胜”交易方案。
比特币与以太坊行情分析：多空博弈再起波澜· 486 条信息
#以太坊 #跟踪策略 #量化交易 #震荡行情 #趋势转换
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Maple
4个月前
最近喊着币圈人去美股接盘的，不是坏就是蠢，建议拉黑。 如果上头被crcl涨幅fomo的，建议思考以下几个问题： 1.如果在币圈都赚不到钱，凭什么觉得自己可以在一个更专业，更机构化，充斥着各种量化专业团队的美股市场赚钱。 2. 如果连币圈这些草台班子都战胜不了，为什么就能战胜华尔街的各种hedge fund，各种投行和机构的量化团队。 3. fomo的人想一想那些喊美股的人以前币圈的alpha，发财机会喊你了没？币圈多的是赚钱机会，二级不行去链上，链上不行，去理财。 我是真的讨厌那种跟币圈讲美股，跟美股讲币圈的所谓kol。你有能耐跟币圈的人讲币圈，跟美股的人讲美股啊，当下市场没有能力赚钱了，要不去进化，要不退圈，别在那瞎bb了。
币圈“1011”六倍崩盘：高杠杆爆仓潮，谁在裸泳？· 6047 条信息
#币圈 #美股 #投资 #量化交易 #金融市场
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以交易为生这条路 也许你一直苦苦求索 终于有一天你开悟了 就是 你形成了自己的交易系统 无论这个系统是编程的量化交易 还是纯手工下单 你知道只要你严格执行下去 不会每一张订单都挣钱 但在订单基数不断扩大 你系统的概率优势体现出来 你一定是稳定盈利的 恭喜 你余生都不用再为那点逼钱而去上班了
#交易系统 #量化交易 #职业交易 #稳定盈利