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预期协同效应—基于AI-Agent的视角 · 基于Pytorch和SB3的AED因子研究
停用约六周后重新起算:账本按「体系独立记账」重建、名义本金定为 20,000、买卖份额按「红利储蓄 / 双创对称」重设;09-30 完成重启后首次周度调参,双创步长由 1.60%/1.63% 放大至 1.935%/1.974%。全周零网格成交、已实现盈亏 ¥0,状态机 🟢 normal 三日连续 keep,条件单的人工设置仍是重启的「最后一公里」。
阅读全文连续四日零成交,持仓维持 511260 空仓 + 511990 现金等价(≈100%)。除权后阈值重估落地,新窗口计数由 1/2 推到 2/2 并维持至有效期第 3 日;企稳确认线 134.878 全程未破——9/24 放量上行、收于全日最高、创除权后等价新高,距确认线仅 −0.0094%,体系一次都没伸手。
阅读全文qyr 介绍 JEV 项目:借用卡尼曼 System 1 / System 2 的划分,把「决策类」步骤从生成式 LLM 中拆出来交给专门模型——输入拆成 state 与结构化 queries 并复用 state 的 KV 缓存,双向注意力抽取语义表征,输出层用 state-option 效用打分替代 LM Head,支持二分类 / 单选 / 打分 / 多选;并讨论其训练方式、速度与成本优势,以及以 MCP / Skill 形式接入 Harness 充当质量门控与审核器的工程实践。
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阅读全文实习期间与公司团队协作开发的图谱推理中间件:以 OWL 分层本体定义语义、SWRL 规则引擎沉淀专家经验,并用 Gatekeeper 门户统一收口所有图谱写入(七阶段校验 + InstanceDiff 差量写回),实现本体驱动的推理闭环与业务图谱动态管理。T4 版本五项验证全部 100% 通过。
阅读全文一套基于红利ETF(515180)和双创50ETF(159781)的双标的双态混合网格体系。震荡市不对称网格吃差价+储蓄份额,趋势市全仓切换,让AI管状态机判断趋势方向。
阅读全文基于 Agent 推理 + 定时任务驱动的全自动大类资产轮动系统,覆盖 6 只候选 ETF,每日自动执行环境评估、候选排名、风控校验和交易计划生成,已在真实市场环境中稳定运行。
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阅读全文这里记录了我在学习过程中掌握的技术栈
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