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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...Numba 是一个针对 Python 的 即时编译（Just-In-Time, JIT）编译器，专为加速数值计算和科学计算代码设计。它通过将 Python 函数（尤其是涉及 NumPy 数组和循环的代码）转换为高效的机器码，显著提升运行速度，同时保持 Python 代码的简洁性。
@njit）即可标记需要加速的函数。numba.cuda 模块可直接编写 GPU 并行代码（需 NVIDIA...## **核心功能**
- 深度JVM分析：性能、内存泄漏、线程问题
- 数据库支持：JDBC、JPA性能分析
- 容器支持：Kubernetes、Docker
- 远程分析：SSH零配置远程 profiling
- 框架支持：Spring、JEE组件分析
- 实时数据：实时展...vn.py 数据采集与处理的完整流程如下，涵盖了从行情数据的获取、存储、分发到最终被策略或其他模块使用的全过程。具体实现机制如下：
vnpy/gateway/ctp/ctp_gateway.py）。在 vn.py 框架中，行情数据的获取是通过“gateway（接口适配器）”模块完成的。其流程和机制如下：
gateway模块对接各类交易所、券商的行情API（如CTP、IB、Futu等），负责： - 连接行情服务器 - 订阅指定合约的行情 - 接收并解析Tick、K线等实时行情数据 - 将原始API数据转换为vn.py统一的数据结构（如TickData、BarData）
配置并加载gateway模块
用户在vn.py客户端界面或配置文件中选择、配置所需的行情接口（如CTP、IB等），输入服务器、账号、密码等信息。...
vn.py 框架在“数据源处理”部分承担着行情数据采集、存储、管理与分发的关键角色，为量化策略开发和回测提供坚实的数据基础。以下详细介绍其数据源处理部分的功能与典型实现：
该仓库是 VeighNa（维纳），一个基于Python的开源量化交易系统开发框架，目标是为量化交易员和金融机构提供“由交易员开发，为交易员服务”的多功能量化交易平台。以下是核心信息总结：
VeighNa自发布以来积累了大量金融领域用户（如私募基金、证券公司、期货公司等），支持二次开发（策略、模块等），并提供完善的文档和社区支持。其4.0版本新增AI量化模块（vnpy.alpha），定位为AI驱动的量化交易平台。
4.0版本重点新增，提供一站式多因子机器学习策略开发、投研和实盘交易解决方案，包含以下子模块： - da...
智能数据分析是融合人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计学等技术，对海量数据进行自动化解析、建模和预测的过程。其核心目标是从复杂数据中提取隐藏规律、预测趋势，并为决策提供智能化支持，解决传统数据分析中人工干预多、时效性差、预测能力不足等问题。