你知道Pyhton量化交易吗

Python 量化交易方面，以 Claude 3.7 为例，它在面对生成能在聚宽跑的量化交易模型这一自由命题时，给出了两个方案。一个是最简单的双均线策略，类似于红圈（均线金叉）买入，绿圈（均线死叉）卖出，同时辅以其他技术指标和指数强弱做筛选，这是量化入门策略。另一个是量价动量策略，其中包含了量化交易机构常参考的几个因子。在经历三轮报错和反馈后，Claude 很快成功跑出了一份完整的代码，其模型思路有明确的选股池和择时信号。

通过 AI 实现量化可以从以下几个方面入手： 1. 量化 AI 助手应用： 详细函数介绍：提供量化 API 中各个函数的详细说明和使用示例。 策略代码生成：根据具体需求，快速生成可用的量化策略代码。 错误解决方案：针对 Python 报错，提供可能的解决方案。 优化建议：帮助优化策略代码逻辑，提升策略性能。 2. 模型量化技术： 将 16 位降至 8 位或 4 位是可能的，但不能使用硬件加速浮点运算。若想对更小的类型进行硬件加速，需使用小整数和矢量化指令集。 量化过程：首先找出权重的最大值和最小值，然后将数值范围划分为整数类型中可用的桶数，8 位为 256 桶，4 位为 16 桶。这就是训练后量化（posttraining quantization），也是量化模型的最简单方法。 量化方法：市面上主要有两类量化方法，如 GPTQ（主要针对英伟达的 GPU）、GGML（侧重于 CPU 优化，主要针对苹果 M1 和 M2 芯片做优化）。 3. 相关产品推荐： Composer Trading：这是一个旨在彻底改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供由人工智能驱动的策略创建工具，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助编辑器会为其创建策略。该平台还提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可以立即进行投资。同时，它强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。此外，它作为经纪商，提供全自动交易执行，采用无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价。用户可以在承诺之前免费测试该平台。定制是其关键特性，每个策略都是完全可编辑的，用户可以使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数，并对其进行不同权重或条件应用。该平台还允许根据用户定义的标准从候选者池中进行动态选择。回测可帮助用户学习并调整战略，并且可以将其与基准或其他战略进行比较。Composer 还计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。

打造一个量化交易模型需要考虑以下几个方面： 一、预训练大模型与金融量化 1. 大型的系统工程 大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源，但占比不大。 量化和大模型的整体算法逻辑基本类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群，对性能和效率有极致追求。 细节在大型系统工程中十分关键，量化交易系统包含交易执行、风控等多个方面，大模型预训练也包含大量细节。 2. 关键技术变得不公开 金融量化是非常闭源的系统，各家的交易系统是最大的秘密武器，公开部分少。 现在大模型也在往闭源方向发展，几个巨头的核心模型都开始走向闭源。 二、应用开发 1. 轻量化 MMM的部署运行 模型实现包括以下步骤： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集，可使用模拟数据集或自己的数据集。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理，进行缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型，数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化，包括损失值、绘制残差图、所有单一变量对最终销售的贡献、Baseline 预测、所有外因对销售的贡献度等。 希望以上内容对您打造量化交易模型有所帮助。

企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

以下是关于 AI 量化交易的相关信息： Composer Trading 平台： 这是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化延伸到交易策略执行，自动处理交易和再平衡。 提供各种预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可立即投资。 强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 定制是关键特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，计算费用、滑点及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。 摊位信息： 摊位活动主题和内容：AI+交易，来定制专属于你的私人高级交易顾问。 背景：原本是 AIGC 创作者，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。认识到单纯迷信技术分析不可行，心态对个人投资者关键，新人不熟悉交易理论致命，成熟交易员在不熟悉行情下只能观望。借助 AI 分析行情，期望提高资金使用效率，多种策略配合提高胜率。 预训练大模型与金融量化： 大多数量化算法和大模型预训练的数据核心是公开量价数据，各家有少量独有数据，整体算法逻辑类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型计算集群，量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度关键，大模型在 infra 层面的提升可优化训练效率。 细节在大型系统工程中重要，量化交易系统包含交易执行、风控等多方面，任何环节问题都会导致系统失败，大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等对结果起重要作用。

在不好量化反馈的领域设计 reward model 可以参考以下方法： 推测 OpenAI 可能已经找到了一些非数理学科的 Reward 定义方法，并将这个方法通过 RL 拓展到更多领域。针对不好量化的领域，可以通过写一些文字类的判断标准或规则，让大模型读懂并遵循它，以此来作为是否给予 Reward 的标准，符合标准则 Reward 高，否则 Reward 低。例如，针对写作文，可以列出好文章的标准（结构清晰、文笔优美等规则），让大模型据此来给 Reward，如此就能拓展到很多领域。 可能需要分步骤，先用好给 Reward 的数理问题增强模型的复杂推理能力到一定层级，使其能看懂规则，然后再做那些不好量化 Reward 的领域。 需要注意的是，以上部分内容是猜测，没有依据。同时，ChatGPT 在进行 RLHF 时也存在一定的局限性，其思想还是基于符号 tokenize 在语言交互的范畴上来完成 RL 的，并通过额外训练一个 Reward Model 来进行奖励的反馈。

目前在信息爆炸的时代，借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例，可构建一个 Bot，当被问及如“XX 股票今天表现怎么样？”“复盘今天的家电板块”等问题时，它能从海量市场数据中找到有价值信息，进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是，若希望在本地私有化部署，就无法使用某些相关服务。 不过，尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。

以下是一些关于金融交易的 AI 工具： 1. Composer（免费可用）：可以用 AI 构建、回测和执行交易算法，在无代码拖放编辑器中进行定制，无需编码技能。 2. 摩根大通公司的人工智能驱动模型：旨在破译央行的信息传递并发现潜在的交易信号。 3. Stripe Agent Toolkit：让 AI 代理具备自动支付等财务能力，支持嵌入支付和财务服务功能，AI 可以实现自动购物、订票、开票等金融交易。

量化交易是一个大型的系统工程，具有以下特点： 1. 数据和模型方面：大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，预训练大模型的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源但占比不大。量化的整体算法逻辑和预训练模型结构类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 2. 计算集群和效率：量化和大模型都需要大型计算集群，上万张卡的互联是对Infra的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度尤为关键；大模型在infra层面的每一点提升都能带来训练效率优化和更快的实验反馈。 3. 细节关键：量化交易系统不仅有算法，还包含交易执行、风控等多个方面，任何环节问题都会导致系统失败；大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等都对结果有重要作用。 在摊位信息方面，有“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的主题，其思路是将交易与AIGC相结合，为个人投资者提供辅助，同时指出心态和交易理论对交易的重要性，借助AI分析行情提高资金使用效率和胜率。 在产品推荐方面，Composer Trading 是一个由人工智能驱动的策略创建平台，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略，提供预构建策略选择、全自动交易执行、无佣金模式、透明定价、定制和回测等功能。

以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案： 1. 应用方面： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能： 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求，例如： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 4. 了解产品经理工作： 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样，将需求抽象再具象成产品。 总之，要成为 AI 产品经理，需要不断学习和实践，适应行业的发展和变化。

以下是为您介绍的一些 AI 游戏： 1. 《Suck Up!》：这是一款由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”。玩家在游戏中扮演吸血鬼，通过换装、与 LLM 驱动的 NPC 对话来使其放下警惕，最终成功吸血足够多的居民获得胜利。上线仅三周，在全网播放火速突破千万，在 youtube 上引起大量关注，评论区网友赞不绝口，主创对其未来很有信心。 2. 《PUBG:BATTLEGROUNDS》：其中的 AI 队友可帮助玩家寻找战利品、驾驶载具，并协作完成目标。能模拟真人队友行为，实时分析战场情况，互动分享战利品并提供战略建议，提升了游戏中的战术协作性和乐趣。 3. 采用 NVIDIA ACE 全新 AI 游戏角色引擎的游戏：让 NPC 拥有感知、思考、决策和行动能力，可与玩家互动、适应环境变化，并根据玩家行为进行调整，成为“活角色”。

以下是一些比较厉害的 AI 培训课程： B 站 up 主的课程：每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。 由白马老师和麦菊老师带领的 AI 星图及相关创作课程，包括毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师会带领的炼丹操作课程，炼丹需提前准备一些图，老师会提前发布内容让大家准备。 关于 AI 文旅视频的课程，几位老师带来了干货课程，工作流开源，学习后可制作类似视频。 高效 PB 及相关案例课程，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动的新的 AI 视频主题课程。 AI 音乐相关课程，有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，格林同学做了翻译。 以下是一些其他的课程资源： 一位投资人推荐的课程： MIT Deep Learning： Stanford CS 324Advances in Foundational Models： The Full Stack LLM Bootcamp： 野菩萨的课程： 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得野菩萨的课程，可以来参与 video battle，每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。

对于绘画小白来说，以下是一些关于即梦绘画提示词编写的方法和要点： 1. 用自然语言详细描述画面内容，避免使用废话词。比如，如果要画一个人物，要描述其服饰、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素。 2. 强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 考虑趣味性与美感，趣味性可以通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 4. 对于特定的主题，如魔法少女，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 5. 了解光源知识也很重要，光源包含自然光（如太阳光、月光）、人造光（如手电筒、路灯、闪光灯等，掌控性和对比度强）、环境光（来自周围自然环境，是折射光线，在表现主体与环境关系时重要）。不同的光，如暖光与冷光会带来不同情绪，光的方向对画面叙事很重要，不同方向光线能体现氛围、表达情绪。光的质量（硬光、强光、柔光）也会对塑造角色形象产生作用，掌握这些知识对写提示词很重要。 6. 可以参考一些实际的示例，比如皮克斯风格的三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT做好了吗？”。 您可以按照以上方法和要点，结合自己的创意和需求，尝试编写即梦绘画的提示词。

以下是一些擅长脚本写作的 AI： 1. Kimi：免费好用，网址为 https://kimi.moonshot.cn/ 。 2. Claude：在脚本创作方面有优势，网址为 https://claude.ai/new 。 3. ChatGPT：老牌且功能更强大，网址为 https://chatgpt.com/ 。 在使用这些 AI 进行脚本写作时，您可以按照以下提示词结构：我要做什么样的视频+视频要包含哪些关键的元素+对脚本的输出有什么要求。例如，明确要做 30 秒时长的广告宣传片脚本、做一个孩子们喜欢的儿童绘本脚本等，并重点说出产品特性或想要的广告风格，同时可要求按照一定格式输出，如 Markdown 格式，方便后续操作。 此外，进行剧本写作时，您可以从原创（如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等）或改编（如经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等）入手。对于短片创作，可从自身或朋友的经历改编，或对短篇故事进行改编，多与他人讨论故事以修改和进步。 例如，牛汉腾主要用 ChatGPT 和 ChatGLM 辅助剧本创作，mid、sd 生图，svd 做视频，能完成剧本—文案—生图—视频—剪辑的全流程。