多股票行情放进同一张表后，最容易被忽略的不是收益率公式，而是“上一行到底属于谁”。如果数据按交易日整体排序后直接执行 `df["close"].pct_chan...

做 A 股量化的人大多卡在同一个地方：数据散在本地、脚本要自己搭、跑完还要手工画图做表。一次完整的"策略想法 → 回测 → 验证 → 出报告"，往往要折腾大半天...

下面每个响应体和响应头都是我从 ashareapi 线上真实打出来的（核对于 2026-10-05），不是抄文档。

ΔE 给出的第一个反直觉结论：量化不一定省电。同一张 RTX 4090 上，NF4 的 ΔE 是 +36%（0.5B）→ +0.8%（3B）→ −28%（7B）...

做 LLM 部署的人大多有个默认假设：量化降低了显存占用和内存带宽压力，所以推理更省电。这个假设在论文和工程实践里被反复引用，但真正直接测过的很少——大部分"量...

做 LLM 推理优化时，多数人默认"权重低比特量化 = 省电"。我用 NVML 直接读功耗测了一轮后发现：低于某个模型规模的交叉点，NF4 反而更费电；而且这个...

一个量化民工的自我折腾记录：免鉴权行情源 + 多源故障转移 + 多维评分 + 本地 Web 服务 + 定时调度，全程在 WorkBuddy 里完成，附 11 个...

做的工作：把「收盘后手工翻龙虎榜、数涨停、找题材、比行业涨跌、整理成日报」这件事，改成一条可复现的流水线。本文以2026-09-28（周一）的真实盘后数据为样本...

个人量化程序的数据量通常不算大，用 SQLite 保存行情、信号和回测结果很方便，不需要单独维护数据库服务。不过，当程序从单脚本拆成行情、策略和交易几个进程后，...

今天我们介绍一下QMT入门教程，很多人接触量化软件不知道怎么样使用，今天我给一个详细的教程，从开通，安装，到环境的配置的一个全流程

今天继续给大家更新内容的第三天，每一天的更新计划，1 算法原理，2qmt常见问题，3算法原理，4量化研报，5 ptrad常见问题，6 因子分析，7 读量化研我整...

1 算法原理，2 读量化研报，3 qmt常见问题，4 算法原理，5 ptrad常见问题，6 因子分析，7量化研报

一句话先说结论： 很多公司考核工时，并不是因为他们真相信「坐得久=产出高」，而是因为产出难量化，而工时又恰好能满足过程控制、成本核算和向上汇报的需要。它未必准确...

2026 年 9 月 17 日，PrismML（出自 Caltech 的研究团队，获 Khosla Ventures、Cerberus、Google 支持）发布...

专访对象：罗长才（GEO高级优化师、落地工程师、AIGC应用工程师、量化交易系统架构师）

做过微信客服和社群运营的人都懂，最累的不是回复，而是那些高频的小判断：这条要不要回、是不是广告、要不要转人工、这个人是不是想退款。过去靠关键词规则，对方换个说法...

整理量化打板方案时，我更愿意先画执行链，而不是先选软件。一个可落地的流程至少包括行情输入、信号判断、委托执行、撤单处理和运行监控。涨停附近变化很快，如果只写“接...