我们见证了GPT如何通过“阅读”万卷书，成为了无所不知的语言大师。但如果，AI开始“阅读”金融市场这本最复杂、最混乱的“天书”，会发生什么？ 长期以来，从经典模型到机器学习，AI在金融市场的表现始终不尽如人意，它们如同只会认字母、不会读单词的孩童，在充满噪音和诡计的K线世界里反复迷失。 本期内容，我们将深度剖析一款名为 Kronos 的开创性模型。它首次将K线数据真正作为一种“语言”来对待，通过独创的“分词”技术，让AI学会了理解K线的形态、读懂量价的配合、甚至领悟市场情绪的起伏。 - 它为何能克服传统模型的缺陷？ - “零样本”预测的惊人能力从何而来？ - 它究竟是下一个Alpha利器，还是又一个“学术玩具”？ 让我们一起揭开Kronos的神秘面纱，探寻它为量化交易所带来的范式级革命与全新思考。 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

量化传奇人物 Max Dama 的非典型逆袭之路：他出身佛罗里达偏僻地区，曾是沉迷冲浪的 “佛系” 少年，借哥哥光环进入优质寄宿学校后觉醒，结缘 AI 与交易。 伯克利时期疯狂求学拿下四学位，创立交易俱乐部、撰写60页量化 “红宝书” PDF；求职屡遭碰壁后，终在高频交易巨头 Headlands Technologies 立足，分享其 “垂直整合”“极度透明” 的公司文化及 HFT 核心见解。 Max Dama的故事打破传统量化 “天才模板”，传递极致投入与无私分享的内核，给行业从业者及迷茫者以启发。 本期播客重点： 1）Max眼中的高频交易HFT是什么？ 2）为什么Max认为大语言模型（LLM）对 HFT 没啥用？ 3）Max Dama撰写的脑筋急转弯集锦【请扫码添加听友群获取】 4）Max撰写【60页PDF】请扫码添加听友群获取 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

“10送10派10”后，你的股票市值会翻倍吗？ 本期播客我们将探讨： 1）为何公司要派股派息？ 2）除权除息如何扭曲K线图？ 3）量化回测中的“复权”概念是什么？ 4）前复权与后复权有何区别？ 5）加减法复权与比例法复权有何区别？ 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

量化两大 “门派”——P-Quant 与 Q-Quant，恰似武侠小说中的 “剑宗与气宗”，围绕 “真实概率测度” 与 “风险中性测度” 展开核心较量！ 衍生品定价、FICC、风控等，正是 Q-Quant 的主场；而我们常聊的多因子选股、高频交易、超额收益 α，则是 P-Quant 的战场。 P-Quant 扎根买方（对冲基金、私募），信奉 “市场无效”，靠历史数据刻画真实概率，从海量信息中预测资产走势，捕捉被低估的赚钱机会；Q-Quant 立足卖方（投行、券商），坚守 “无套利” 底线，用几何布朗运动、鞅理论等硬核数学模型，给衍生品算出唯一公允价，既支撑产品创新，又守护市场交易秩序。 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

本文聚焦与 “打板” 逆向的量化交易策略 —— 首板低开策略，深度拆解其核心逻辑与实战价值。该策略以 “首板涨停 + 60 日相对低位 + 次日低开 3-4%” 为核心筛选条件，搭配开盘买入、日内分时段止盈清仓的短线规则，2019 年底至 2025 年 10 月回测实现 826.68% 总收益、48.61% 年化收益，最大回撤仅 27.05%。 其核心优势在于近乎零相关的贝塔值（0.06）与高达 0.447 的阿尔法值，实现独立于大盘的超额收益，相较沪深 300 近 10 年 3.97% 的年化，超额收益达 11 倍。策略在 “投资不可能三角” 中主动放弃高频率，换取 59.9% 的胜率与 2.18 的高盈亏比，信号稀缺与市场周期依赖（适配熊市 / 震荡市、牛市易空仓）是其核心边界。 内容还解析了策略参数设计逻辑、实盘滑点风险，以及作者拒绝因子排序避免过拟合的量化思维。 我们开设了《量化24课》、《因子分析与机器学习策略》、《量化人的Numpy与Pandas》，为量化交易者提供兼具理论深度与实操价值的参考，欢迎大家咨询👏👏 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

97.12% 量化人都在用 Python！ 但让这门 “量化母语” 真正落地的，是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%！不仅如此，他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算，Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单，两者缺一不可。 想避开空洞语法，直接掌握量化实战技巧？《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景，拆解源码、规避踩坑，现在仅需「99元」就能打通 “技术 + 业务” 壁垒，新手入门、职场提效都适配，快速拿捏量化必备核心技能！ 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide 【本期播客涉及的英文名词】 量化相关：alphalens、backtrader、tushare、akshare 数据类型：Panel Data（面板数据）、Series（一维数据）、 DataFrame（二维表格数据） Pandas函数：DatetimeIndex、rank（）、.qcut()、drop_duplicates（）、fillna（） Wes McKinney 撰写：《Python for Data Analysis》

本期内容围绕 Reddit 量化板块（r/quant）热议话题展开：实盘场景中，逻辑简洁、参数精简的交易策略为何常比复杂 AI/ML 模型展现更强的收益稳健性？ 万能的网友纷纷献策，讨论围绕一下几点展开： 其一，复杂模型易受 “偏差 - 方差权衡” 影响，在高噪声市场数据中过度拟合历史随机波动，陷入 “数据窥探” 陷阱，导致回测与实盘表现严重背离； 其二，复杂策略高换手率引发的滑点、手续费等隐性成本，往往侵蚀全部理论收益，甚至造成实盘亏损； 其三，高频交易（HFT）场景下，简单策略的低计算延迟适配 “速度制胜” 的核心需求，复杂模型的运算耗时易错失套利窗口。 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

ESG，是驱动未来的资本革命，还是“漂绿”的营销骗局？当MSCI、标普、华证、万得等机构对同一家公司给出不同“分数”，投资者该信谁？本期节目将带你深入ESG评级的“黑箱”，以A股公司“水井坊”为镜，剖析国内外评级体系的真实逻辑。我们还将揭示A股市场的“ESG折价”现象——为何ESG低分公司反而回报更高？这背后隐藏着怎样的投资机遇？ 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

刷爆全网的 “技能五子棋” 竟能解读量化交易？从 “飞沙走石” 掀掉对手棋子，到 “力拔山兮” 直接掀棋盘，这些看似无厘头的神操作，实则藏着与量化策略的奇妙对应 —— 高频交易的 “闪电套利” 像极了 “飞沙走石”，“订单簿诱骗” 是量化版 “调虎离山”，10 亿大单拆分靠的是 “庖丁解牛” 的精准。本期播客用技能五子棋的脑洞视角，拆解攻击、执行、生存三类技能对应的量化逻辑，让量化知识也能玩着学！ 【在这里找到我们】 WeChat：quantfans_99（进「听友群」「课程咨询」请加） 微信公众号：Quantide 量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide 知乎：匡醍量化

为什么在投资中，我们似乎永远无法找到一个“全都要”的完美策略？是我们的方法不对，还是某种底层规律限制了我们？ 本期播客，我们将深入探讨交易策略背后的“物理定律”——由 高胜率、高赔率、高频率 构成的“不可能三角”。 我们将通过三位广为人知的投资人：沃伦·巴菲特、乔治·索罗斯和詹姆斯·西蒙斯，为您剖析他们分别代表的三条截然不同的投资道路。他们是如何在这个“不可能三角”中做出取舍，从而分别走向了“高胜率+高赔率”、“高赔率”和“高胜率”的卓越之路？ 理解他们的选择，将帮助你更清晰地定位自己的投资哲学。、 【期望公式】 期望收益 = 胜率 * 平均盈利 - (1 - 胜率) * 平均亏损 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

想在成千上万只股票里挑出能持续上涨的 “好苗子”，却总纠结 “选业绩好的？还是估值低的？”本期内容就用通俗视角，拆解量化投资的核心黑话 ——“因子”，帮你跳出选股迷茫。​ 因子不是随便的 “选股技巧”，而是股票收益的 “营养成分表”：能精准拆解一只股票的长期表现，且必须闯过五关才能被认可 —— 经得起几十年牛熊的 “持续性”、跨美股 A 股的 “普适性”、换市盈率 / 市净率定义仍有效的 “稳健性”、算上交易成本还能赚钱的 “可投资性”，以及有经济学逻辑的可解释性。 但找到因子只是第一步：直接用 PE 选低估值股，会不小心重仓银行股（天然 PE 低）；用高 ROE 选好公司，又会偏向大盘股 —— 这就是因子被 “行业、市值” 污染了。于是有了市值中性化和行业中性化的方法。​ 最后，通过 “排序分组+ 多空组合”，就能画出因子收益率曲线，看清这个因子到底能不能赚钱，帮你彻底吃透量化黑话，掌握专业选股的底层逻辑。 【在这里找到我们】 WeChat：quantfan_100（添加进听友群） 微信公众号：Quantide 量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide

面对层出不穷的AI工具，你是否感到迷茫？本期节目，我们以新兴的开源框架AlphaSuite为蓝本，不仅讨论“要不要造轮子”的战略问题，更聚焦于“如何造好轮子”的战术细节。我们将一步步拆解一个优秀的AI量化框架应该具备哪些要素，以及如何通过这个构建过程，将你的交易直觉和隐性知识，沉淀为一套能持续进化、创造价值的系统。 【CANSLIM模型】 C:Current Quarterly Earnings per Share (当前季度每股收益) A:Annual Earnings Growth (年度收益增长) N:New Products, New Management, New Highs (新产品、新管理层、股价新高) S:Supply and Demand (供给与需求) L:Leader or Laggard? (行业领袖还是落后者) I:Institutional Sponsorship (机构持股) M:Market Direction (市场方向) 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100（扫码加听友群） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide