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事理知识图谱
事件驱动
预测引擎运算涨跌幅度，大于10%
看当天试试价格是否大于昨日收盘价
资金流入为正
振幅百分比 大于4 小于6
日线趋势-五日-多日
总市值 百亿以下
月线趋势
换手率 / 交易量 5-10%
大盘指数- 涨跌比
在 Linux 系统中，查看定时任务（cron jobs）是一项常见的系统管理操作。以下是几种查看和管理系统定时任务的方法：
要查看当前登录用户的定时任务，可以使用以下命令：
crontab -l
这将列出当前用户的所有定时任务。如果没有任何任务，会显示 no crontab for <username>。
如果需要查看其他用户的定时任务，需要有足够的权限（通常是 root 权限）：
sudo crontab -u <username> -l
例如，查看用户 john 的定时任务：
sudo cr...这个仓库名为 quant-trading，主要聚焦于量化交易领域，包含多种交易策略的代码实现与相关项目，以下是对其详细介绍：
仓库中的大多数脚本是关于技术指标的自动化交易，涵盖了各种动量交易、开盘区间突破、支撑与阻力反转以及统计套利策略。此外，还有一些正在进行的项目，主要是基于量化基本面分析的奇特想法，旨在战胜市场。需要注意的是，所有脚本都是基于历史数据进行回测或前测，假设所有交易都是无摩擦的，即没有滑点、附加费用和流动性问题。
这个名为 "Awesome-Quant-Machine-Learning-Trading" 的 GitHub 仓库是一个专注于量化交易和机器学习在交易中应用的资源集合。仓库所有者排除了低质量的资源，旨在为相关领域的学习者和从业者提供高质量的学习资料。该仓库主要围绕金融机器学习展开，涵盖了多个方面的资源，包括书籍、在线课程、Youtube 视频、博客文章、访谈、研究论文以及代码项目等。
| 资源类型 | 具体功能/用途 | 示例资源 |
|---|---|---|
| 书籍 | 提供金融机器学习和量化交易的理论知识，帮助读者系统学习相关概念和方法 | Marcos López de Prado - Advanc... |
Embedding（嵌入）是机器学习和人工智能领域的核心概念，本质是将高维、离散、稀疏的数据（如文字、图片、音频、用户、商品等）转换为低维、连续、稠密的实数向量表示的过程。这些向量被称为嵌入向量（Embedding Vector），其神奇之处在于能在向量空间中捕获并保留原始数据的语义、关系或特征。
利用智能体人工智能（Agentic AI）与多大型语言模型（LLMs）创建更智能解决方案的解读报告
一、引言
在人工智能技术飞速发展的当下，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs ）已成为推动各领域创新的关键力量。而智能体人工智能（Agentic AI）概念的出现，进一步拓展了LLMs的应用边界，为构建更智能、更具协同性的解决方案提供了新路径。本次报告聚焦于“Using Agentic AI to create smarter solutions with multiple LLMs (step - by - step process)”这一主题，通过对相...
2025年6月3日至5日在旧金山举办的AI Engineer World's Fair已第三届，是工程师必参加的盛会，由Microsoft和smol.ai主办，汇聚世界顶尖AI实验室人员、创始人、财富500强CTO与AI工程师等约1000人，有超150场分18个轨道的演讲、20+场实践工作坊、前沿博览会等丰富活动，其高技术性、高生产价值获参与者盛赞，称其信号噪音比高、内容前沿，还可查看2023-2025年演讲。
## **基本信息**
- 时间：2025年6月3-5日
- 地点：旧金山
- 主办方：Microsoft、smol.ai
- 参与人员：约1000名创...量化投资旨在通过金融工具在连续交易期内实现收益最大化与风险最小化，受AI技术快速发展及其在量化投资中创新潜力的启发，AI驱动的量化研究与投资工作流应用日益增多，与此同时，AI技术在丰富量化投资方法论的同时，也对量化投资系统提出了基础设施需升级以适应新学习范式、需更强大性能以满足数据驱动特性、以及在金融场景中应用AI解决不同任务存在独特挑战等新要求，为应对这些挑战并桥接AI技术与量化投资，我们设计开发了Qlib，其旨在实现AI技术在量化投资中的潜力、赋能相关研究并创造价值。
## **标题**
- Qlib: An AI-oriented Quantitative...Policy Gradient Ascent（策略梯度上升）是强化学习中直接优化策略参数的一类方法，核心思想是通过梯度上升调整策略网络的参数，使得智能体在环境中获得的期望累积回报最大化。它属于策略梯度（Policy Gradient）算法家族，适用于连续或高维动作空间场景（如机器人控制）。
与价值函数方法（如Q-learning，通过估计“状态-动作价值”间接优化策略）不同，策略梯度方法直接对策略参数$\theta$（如神经网络权重）进行优化。策略$\pi_\theta(a|s)$表示在状态$s$下选择动作$a$的概率（随机策略）或确定动作（确定性策略）。目标是最...