量化工作室搭建教程

之前给大家分享了如何用通达信实现自动化交易，很多朋友问能不能玩量化交易，用分终极数据做高频筛选？当然可以，今天手把手教你搭建分终极高频量化交易体系， 用通达信 d l l 获取历史分时数据，让数据分析更精准。咱们以这个指标条件举例 选股思路是通过分层过滤，捕捉早盘强势股的启动瞬间。前两个条件目的是在集合竞价阶段筛选出开盘前有资金抢筹迹象的个股。第三个常规交易阶段，这些条件是用来确认股票走势是否真的符合预期， 上攻意愿是否强烈。当前价格比五分钟前价格涨幅大于百分之三，这个条件比较苛刻，需要用到分钟级数据。 怎么获取分中期数据呢？视频后面会讲到，当我们有这些指标条件的时候，搭配通达信的条件选股公式和条件预警来使用。接下来演示一下在通达信新建两个股票池， 第一个票池在集合竞价阶段初步筛选。第二个票池，在交易阶段精准筛选第一个票池新建条件选股公式 公式怎么生成呢？跟着我一步步操作，咱们可以在这里把前两个指标生成公式代码，在输入栏输入指标生成公式代码，复制代码就可以了， 粘贴上去起一个名称，比如叫集合镜架，测试通过就可以了。然后再把条件预警打开，预警公式设置，选择刚才新建的公式 时间段，预警设置在九点十五分到九点三十分，预警结果关联到集合竞价股票池，这个票池就设置好了。第二个票池，同理，重复之前的步骤，新建条件选股公式，把指标输入进去， 生成公式代码粘贴进去，名称叫打版，测试通过就可以了。设置条件预警公式设置，选择刚才新建的打版公式，指定范围选择集合竞价， 预警结果关联到打板股票池。那么怎么实现量化交易呢？在这里设置买卖条件，买入基础设置，输入第二个票池的名称，大写字母 d b， 再把买入数量、金额设置好，接着再设置卖出基础设置，比如最高价涨幅超百分之十，回落百分之一卖出。把账号设置好，点击启动。 需要注意的是，通达信本身是获取不到分终级数据，我们可以利用这个工具来获取它的分终级数据。 通达信会自动筛选出标的，工具会接收到信号发送给 q m t 执行下单。这个思路是用双层筛选加分终级数据来实现高频量化交易。好了，今天先分享到这里，工具仅为辅助，不构成投资建议，欢迎在评论区留言。

各位朋友，我们现在给大家介绍搭建小白量化机器人的拍摄环境， 为什么要选择拍摄三点八点幺零，不同的 windows 系统支持不同的拍摄版本 拍摄三点八支持 win 七系统，三点九以上不支持 win 七系统。另外拍摄三点八有股票和期货的交易接口。 我们在学员群的 qq 群文件中下载四个安装文件，分别是步骤一、步骤二、步骤三、步骤四， 我们按顺序安装完文件就能搭建好我们的环境 安装。第一个，我们都采用默认安装，安装 python 的 环境也可以在官网去下载，安装的路径我们必须改为 c 盘的 python 三十八 安装图一点，运行在这个图图二的时候，我们要选择这个勾 点上增加 python 的 路径，然后选择自定义安装。第二项，图二杠三，选下一步。 图二杠四，我们选安装，选择第一项安装为所有用户。第二项， c 盘的 python 三十八目录点安装， 如果出现这个情况就是图二杠五，表示已经安装完成。 有些新电脑系统会出现图二点六，出现这种情况，大家就点一下，因为我们的新电脑的默认路径搜索路径有限制，我们点一下就能扩扩大，不会再出现了。 第三步，我们装 python 三八覆盖包，我们一般默认选择全部是是，如果有提示我们就选没有，一般是已经默认覆盖安装了， 我们这个路径不要改变， 如果有此图我们就操作，一般新的版本没有这个选项了。 第四步，安装小白量化机器人，我们默认小白量化机器人 c 盘的路径，安装好了以后就可以使用了。 量化机器人的群，我们点这里群文件， 取文件的时候就会出现这个画面，这个画面我们选找小白机器安装，在这个路径下，我们分别下载，步骤一二三四，下载完成我们就可以安装了，我们我们已经下载好了，我们现在就安装一下， 我们已经下载好了，我们现在从第一步开始安装，我们双击就可以按运行点选择式， 下一步，点个同意，再点下一步，下一步，下一步安装完成，再点下一步完成， 再选择步骤二，步骤二的时候，我们要选择增下面这个勾，安装 python 三八到系统的路径，我们选择第二项， 在这个画面选下一步，在这个画面选上第一项安装位，所有的用户把这个路径改成 python c 盘的冒号斜杠。 python 三十八点安装选择是 出现这个画面表示安装成功，我们在安装第三步，点一个点压解压， 现在已经快安装完了，安装完成我们再安装。第四步，直接点个解压。 安装完成的时候，我们在 c 盘的小白机权限下，这个是注册文件， c p y z c， 这是注册，我们输入我们的手机号， 昵称，邮箱密码，注册码，注册码。当我们购买了小白电话 机器人，我们就会有得到一个注册码，填上注册码，填上验证码，注册并登录。这个是我们的主程序，我们可以把它发送到桌面快捷方式， 更多属性发送到桌面快捷方式，我们把它改成小白机前， 我们从命名为小白机前，当我们双击的时候就可以自动运行， 现在已经正常了，我们正常了以后就可以使用自动交易了，比如说在我们在这里擦键，我们可以使用同花顺 指标公式，同花顺交易窗口，我们选择下单路径，设置好金额，下时间股票池输一个自己的做的一个专家公式，然后就可以去实现全自动交易。 现在系统已环境已经安装好了，谢谢大家。

散户如何搭建自己的量化交易系统？今天给大家分享一个通达信自动化交易的方法，无需懂代码，新手也能上手，下面实操演示。第一步，先打开通达信，在自定义板块新建一个买入股票池，打开公式管理器， 新建一个条件选股公式，导入选股公式公式名称，比如叫打版。如果不知道怎么生成选股公式，可以打开点拓软件，在通达信公式策略这里把指标条件创建好， 比如流通市值五十亿到一百亿，市盈率百分之十到百分之三十，然后点击生成买入代码，选股公式就生成好了， 复制买入代码，在通达信新建条件选股就可以了。接着把条件预警功能打开，预警公式设置，添加刚才的公式，预警结果关联到买入板块，这样通达信就设置好了。第二步， 打开点拓，设置买卖基础条件，先输入买入股票池的名称，买入数量、金额、买入时间等等。卖出基础设置可以根据自己的交易原则设置出厂条件，比如高开盈利超百分之十，回落至百分之五卖出。最后把账号设置好， 把 qmt 和通达信的安装目录填好，再勾选手机通知，没时间盯盘，手机也能及时收到提醒。第三步，点击启动， 只要买入板块里新增了股票程序就会立刻执行委托 q m t 那 边也会同步完成操作。这套流程从生成通达信公式代码 到自动化交易，比较适合新手，小白不需懂代码，我是小李，今天的分享就到这里，工具仅为辅助，不构成任何投资建议，记得点赞收藏关注！

作为一个连续创业者，经历了 n 次失败，欠了一屁股债，我对自己做了一个深刻的复盘，眼高手低，没想到现在 ai 和 ai 的 技术的发展让我这类绝症患者看到了希望。 我现在眼高，正好只负责做架构和做决策，手低的毛病把干的活全都交给 agent。 所以我再次创业，用意人公司的形式同时启动了三个 ai 项目，第一，利用 openclaw 搭建全自动量化交易流水线。第二，全自动短视频生成矩阵。第三， ai 无人之手跨境贸易系统，主打就是一个只动嘴不动手。 给大家介绍一下我的跨国集团算力中心。这是一台陪了我八年摇一摇里边主板嗡嗡作响的老旧 macbook， 一 台我儿子每天用来打黑神话的 windows 台式机，也是八年了。 还有为了这次创业咬牙斥巨资买的全新的 mac mini m， 四 十六 g 内存，二十二百五十六 g 的 硬盘。后面我会在这个账号记录我每个项目的真实进度，还有执行情况。让我们一起看看这个录屏课。 欢迎各位在评论区交流使用龙虾或者其他 ai 技术的心得体会，咱们取长补短，共同进步。

呃，自从三天涨了八千粉之后呢，好多人问我怎么搞量化，自己搞量化，其实量化不难啊，主要分为三个步骤，三个大的步骤。第一步呢就是量化数据分析啊，就是我现在做的这个量化数据分析， 主要是生成量化策略啊。第二步呢就是搭建量化平台，操作平台。 呃，你也可以选择那些成熟的量化平台，我们有好多，对吧？最后一步就是对接券商真实交易啊，这是最后一步，当然这步不重要啊，无非就是发一些呃请求之类的。然后呢，量化数据分析这一步是最重要的， 占了整个量化交易的百分之呃，九十五的工作量，一个好的策略直接会决定这个量化交易的成功与失败。 好吧，然后三月八号那天我已经出过视频，教大家如何简单的做数据分析和回测了，然后很多人反馈呢，说他 python 和 vs code 都装好了，但是数据源找不到，然后昨天我分享了一个，然后好多人反馈说过期了，那今天我再重新分享一次。 然后我的免费数据源呢，是放在国内最大的网盘上面，然后我把那个字幕串呢分享在标题里面， 然后这个数据给大家说一下，是不是专业的付全数据啊？他是不付全的数据，大家可以用来学习或研究，但是不要用他跑出来的策略去做投资啊，这个是非常不行的，因为他不是专业的数据。好吧，等你学会了之后，你开始慢慢理解之后，你就知道如何去搞专业的数据了。 然后的话，你如果你想要专业的数据的话，你可以去选择那些正规的数据服务商，国内也有好多有任何不懂的问题呢，大家也去问一下豆包。豆包的能力远在个人之上啊， 比我觉得比百分之九十九的博士都要专业好吧。然后我呢是一个十年的非金融行业的程序员， 我个人感觉的话， ai 是 带来的技术评权还有信息评权，在没有 ai 之前呢，一个策略可能要写一到两个月， 但是现在你用普通话跟 ai 交流几分钟都能写出来策略，并且能看到回测结果，这是非常牛的啊。所以说 ai 的 时代它是有机遇也有危机的。所以说希望各位都能够有所收获。好吧，拜拜。

很多人觉得量化交易是机构才能玩的东西，需要写代码，搭服务器，养团队。其实不是， 散户做量化不需要多高深的编程能力，也不需要昂贵的设备，你需要的是三样东西，一个清晰的策略思路，一套会测验证的方法，一个严格执行的纪律。今天不聊虚的，只讲细节。散户从零到一，做量化交易，每一步具体怎么操作，要注意哪些？坑？ 散户做量化交易，本质上就四个环节。第一个环节是策略的构思，你想过什么逻辑？赚钱是突破追涨还是回调地息？是趋势跟踪还是君子回归？第二个环节是历史回测，把策略思路写成规则，让软件在过去的行情上跑一遍，看它到底是赚钱 还是亏钱。第三个环节是参数优化，同一个策略，不同的参数设置，结果完全不同，怎么找到最适合当前品种的参数？ 第四个环节是实盘执行，回测盈利不代表实盘也能盈利，怎么避免回测和实盘的差距？把这四个环节拆开看，每一步都有散户必须要知道的细节。 第一个环节策略构思，从想法到规则。很多散户做量化最大的误区是，上来就想写个万能策略。 正确的做法是从一个简单的想法开始，比如你发现价格突破二十日高点之后，经常能够涨一波，这是一个想法，但是还不够，你要把它变成规则。那么突破的定义是什么？收盘价突破还是盘中突破？入场之后止损设置在哪？止盈怎么出？ 把想法变成规则的过程就是量化，规则越清晰，回测越精准，模糊的地方越多，实盘越容易出问题。第二个环节，历史回测，避开三个大坑。 回测不是把策略往行情上一扔，看总收益多少就完事了。有三个坑必须避开。第一个坑，未来函数。比如你用今天的最低价作为止损的条件，但是在实盘中，今天的最低价是收盘之后才能知道的， 这就是未来函数。正确的说法是，所有条件都必须用前一根 k 线已经确定的数据。第二个坑，手续费和花点。灰色里每笔赚十个点，看起来很美好，加上手续费和花点可能只剩五个点，一定要在灰色中把这些成本算进去， 别用默认的设置。第三个坑，过渡，你和你可能会发现，把参数调成二十，一点五比二十更好，灰色收益会更高。 但是这不是策略厉害，是你在用后视镜找最优解。正确的做法是，参数取整数不要太精细，留出样本外测试。第三个环节，参数优化，怎么找合适的参数？ 同一个策略在不同品种上需要不同的参数，怎么找？第一步，确定参数的范围，比如均线周期从十到六十，不长五。第二步，让软件在这个范围内跑一遍，看哪些参数表现稳定。注， 是稳定不是最高，最高往往意味着过度离合。第三步，把表现最好的几个参数拿出来，在另一段时间上再跑一遍，这叫样本外测试。比如样本外的表现和样本内差距不大，说明参数有效。第四步，多品种测试。 一个策略，如果只在螺纹上面赚钱，别的品种上面亏钱，那他的普适性就有问题。第四个环节，实盘执行，如何缩小回测和实盘的差距？回测盈利，实盘一上手就亏，这是最常见的现象，问题出在了哪里？第一，心理因素， 回测里连续亏五次，你无感，十盘里连续亏五次，你可能就想改规则了。亚华教育最难的不是写策略，而是执行策略。第二，划点问题。回测假设你能按收盘价成交，十盘中可能根本成交不了，或者成交价格差了很多， 所以实盘的初期一定要小资金感受真实的花点。第三，流动性的问题。有些策略在小资金跑的时候很顺，资金一大就失效，因为你的入场本身就会影响价格，散户资金小反而是优势。 基于上面这些细节，想给做量化的散户三个建议。第一个，从简单策略开始，不要一上来就想写一个囊括 m a c d k d g r s r 不 零代的大杂烩，一条均线，一个通道，简单策略就能盈利， 复杂的策略反而未必。第二个建议，灰色时间要够长，至少覆盖一轮完整的牛熊，只看最近一年的行情，可能只是恰好适合这个策略，换个时间它就失效了。 第三个建议，实盘先用最小的单位，不管灰色多漂亮，实盘永远有未知的风险，一手一周做，先跑三个月，确定没问题再加仓。 如果你能把今天讲的这些细节做到位，把灰色做扎实，把执行做到位，你完全可以靠量化交易在这个市场上找到属于自己的一席之地。从想法到规则，从灰色到实盘，量化不是机构的专属，散户也能玩得转。

这样的工作室，保姆级搭建场地呢，就选择在三室一厅的小聚民房上即可，卧室呢可以改为宿舍，客厅呢作为打手打单和接单的地方，房租呢在一千二到一千八左右，因城市而定。其次呢就是电脑，目前啊，选择基本上都是四零零五零零的显卡， i 三 i 五的 cpu， 两 k 的 高刷显示器就足够用了，成本呢在三百块钱左右电脑都有了，肯定少不了一个稳定的宽带，电信的前端宽带就可以带动十台到十二台电脑，外设呢可以根据自己的需求来配置就行。以上都准备齐了，就可以正常使用。下集呢，保姆级接单教学送给你们！

这是我换一个星期做的量化交易系统，它从前端设计、后端数据库搭建以及 api 数据接口，都由我用 ai 全流程搭建，看看这个 ui 效果怎么样，是不是很酷呢？ 前两天我也只是在深夜呃发的那个视频，没想到哇，全网这么多人关注，哇，好多人发私信都想说找我合作， 今天我就来在后台回答一下大家的各种期待，就是给大家来做一场幕后的答疑吧，教你们如何用大家都非常熟悉的豆包做一个顶级的知识库，这才是豆包的真正打开方式。 然后这一份使用方案呢，就是我前几天刚刚搭建 好的整个交易系统的 sop， 包括前端和后端的一个数据库的一个匹配 以及接入。我们最好用的是那个 ras 的 语言，因为它比较安全，又有高病发的特点，然后相对于其他语言呢，它也性能也是非常好的。 看，这就是我构建的一个前端的一个 ui， 然后端的一个 api 的 接入，用的是那个 rest 高性能引擎加 ai 因子的挖掘。 然后整一个技术站呢，通过多端的这个交互层，比如说 web 端、移动端，还有桌面端，其实这多端的话，你可以用那个 fludder， 呃，它进行一个 a 那 个 ai 的 那个 ui 设计渲染，它是一套代码，多端通用，然后再设置好这个 api 的 网关， api 的 网关我们其实国内这些都有了，我们只要去它的网站下面就可以获取到这个 api， 然后再放到你的那个 vsco 配置的那个 sdk 里面，然后把那个代码填进去，然后那个文档它会自动链接 到前端 ui 里面，然后实现信息的实时显示，完整的一个代码实现，这个就是 rest 项目构建的一整套依赖，还有这个数据结构定义啊， 其实通过这一整套的这个流程，你是可以很完整的把这个系统给生产出来， 就看你有没有这个毅力了，其实按部就班的做的话是可以做到的，所以一定要掌握这个信息获取和收集能力，这就是我的一整套工作方法。工作流程，通过 ai 获取全球最顶尖的信息， 然后我们有了整一个流程化的 sop， 那 么我们第一步就是先用豆包或说其他的一些 ai 软件帮我们生成一整套的这个 前端 ui 风格的提示词，我们再放到一些网站去生成，然后我们去制作。 我比较常用的工具就是谷歌的 studio， 说实话它生成的前端页面风格也挺不错的。另外一个就是 pencil 和这个 stitch， 但前提都需要你会科学上网。还有 figma 也不错， 现在一些工具他说实话都挺便捷的了，而且提示词方面的话 就是很多 ui 工程方面知识，我也不是很懂，我只是告诉说 ai， 你 帮我设计这款软件的时候，这些功能你要按照专业的这个量化交易平台软件的 ui 去设计，然后他就会帮我生成 一些我们甚至都没有听说过的一些名词化术语的一些 ui 功能。 然后我们拿到了这些高保证图之后呢，就可以到下一个工程，我们称之为前后端联动，然后前端做好了，我们还有后端，后端我们直接让要帮我们写好这个数据库的表单表格，然后这代码都有了，我们直接把它导入 vsco 里面， 剩下的就是一个前后端搭建联通的事情，这里我做了一套功能型的这个 s o p， 就是 全流程的 get 项目完整的落地打包的一个提示词工程也可以说是做成了一个 skill 吧，就是把任何的 get 项目打包下来之后，你都可以用这一套提示词让 ai 指导你整个的项目落地。 接下来我们输入指令，就看着 ai 表演。 当然量化系统搭建的话，最重要的两步就是数据源，还有你的策略，首先策略肯定是重中之重的，你肯定要先把策略写出来之后先进行去回测， 测成功跑成功，有数值之后，你才可以进行这个小资金的实盘。然后这些数据信息的话，我们可以根据网上收集的一些比较权威的信息发给豆包，让豆包去结合这些资料 去分析，然后形成一套比较完整的这个方案，然后整个系统搭建完成了，然后我们按一下电脑的 f 五运行，然后它就要调试了，开始进入调试，然后它现在进行回测数据， 我去，我看下这个策略怎么样？我是用 ai 写的一个策略，初识是十万美金， 然后看他这就是测试回来一些数据集了，你看，哇塞， 加权年化率百分之两百六十一，太恐怖了。然后这里我给大家翻译一下，看一下这数据保存日记， 零点三六秒内完成，每秒处理十一 k 的 数据点，看吧，平均亏损百负的百分之零点一，复利年化利率百分之两百六十一，跌落率百分之二点二 下普率下普比例有八点四七二，我的天呐，太可怕了。 好，今天的分享就到这了，因为这个系统还没有搞完，到时候做完之后再来一起全新的解说吧。

ok， 这条视频呢，跟大家说一下我是如何利用 ai 帮我搭建我的量化模型的，废话不多说，直接进干货。 ok， 给大家看一下这个动量因子的一个模型的构建了，他的一个思路还是非常简单的，我们可以看到这里蓝色纸表的部分， 这些就是数据的一个源头，包括说我用了像标普五百的一个呃，阅读的数据作为一个精准。那还有就是在这个市场上面所有美股的，呃，我，我的池子里面，所有美股的这个上市公司在每个月的收盘价啊，这个都在这里。还有就是池子 就是成分股，那成分股这个是我觉得在这一个表格里面，这个版本比我以前自己做的版本，因为这个版本是有 cloud 的 帮忙去做的，那一会他帮了我哪些东西，我会给大家去说。 我以前自己在手搓的时候呢，其实很难解决的东西就是动态的成分股，因为我们知道像标普它是有进有出的，但以前手搓的时候呢，呃，处理这方面的数据太麻烦了，所以我因为我也不不会写代码，我也不是马龙， 所以我很多时候我只能用静态的当下的成分股去倒推过往的数据，这样其实会存在一个幸存者偏差，因为有很多不好的公司，他可能退市了，所以做出来的结果呢，可能会偏高估。但是呢， 在这个版本里面呢，大家可以看到我这个成分股的选择是动态的，每一期自动线去拉取当期标普里面的成分股，然后再进行计算。为什么能做到这么动态？因为我在 excel 里面还加入了一个数据库， 大家可以看到这里，所以我可以直接在 excel 里面去调用这些数据。那我们有了动态的成分股，有了每一家公司在每一个时间节点的价格，就可以去计算它们的涨跌幅，从而算出来谁涨得好，谁涨得坏，从而去构建一年 一年时间维度的一个动量因子。你可能觉得这个很简单，对吧？就是把过去一年长得好的这些公司挑出来，就这么简单吧。没错，就这么简单。那我跟大家说一下，可能很多去做因子投资的人，他们会去搞一些非常复杂的一些因子，尤其是偏技术面的啊，包括做日内的，他们会构建非常复杂的因子， 其实因子并不是越复杂越好的，有的时候更纯粹的因子，更古老的因子可能会更加有效。并且动量因子呢，在学术也好，业界也好，都是被证明是一个长期有效的因子。那我们来看一下这个纯粹的古法动量，他是怎么跑赢标普的啊？来最终构建出来的动量的一个结果。 这里回测他也帮我做好了，你看每个月他会选出三十家公司，每个月有三十家公司，这 个策略还是蛮牛的。就拿最近很火的散碟来说，他在二五年十二月呢，就开始把散碟选进来了，非常的牛逼。然后呢，这个是回测的一些结果，比如说啊，挑选三家公司，二十家公司，十五家公司，十家公司， 呃，对应到同期的标普五百的变化，标普五百的净值变化呢？是从一变到了二点六六，这从一九年开始到现在。 那我们如果是动量的这些策略的话，你可以看到至少最终的净值，这个是很明显跑赢标普的。我觉得从一九年一月份回测到现在是非常有代表性的一个时期啊，因为我们在 这段时间里面经历了二零年的急跌，经历了二二年的熊市，也经历了二五年四月份中突发的解放日事件，这个策略都扛住了啊。我们也可以看到 sharp ratio 非常漂亮，达到了一以上，然后这个是一个追求 alpha 的 策略，所以它的 information ratio 呢？ 呃，这个持二十只和持五只都是来到零点八以上，非常好看。但这里有一个问题，就是这个最大回测是月度的， 而且呢，为了计算 alpha 呢，我还用 capm 去构建了一个 benchmark。 那 我们可以看到 alpha 的 数据情况啊，包括 r squared 可以 看到。呃，有多少是可以被大盘的涨幅去解释掉？其实当我们选股来到十五二十只，也就只有一半左右的涨幅能被大盘解释掉，剩下一半呢，都来自于选股。 这个数据结果是蛮不错的，而且做法呢，也是非常的简单纯粹。但有个问题就是我之前在手搓的时候，也只能看到月度的一个情况，对吧？但是在这个里面，月度的最大回测其实是低估的人，因为他有一个平滑的效果，所以我想要看日度每一天的变化，所以 在 ai 的 帮助下，他帮我把日度回测也做了出来。你看他给我构建了三个非常牛逼的指标， 超级多的数据，光是拉取这个数据都跑了我好一会儿。然后我们可以看到日度回测的结果，这一条线呢是 sp 五百，那么剩下的上面这些线呢？以及下面的线呢，就是不同数量的一个动量因子的一个持股情况变化。最屌的来了，整个这个模型的构建 几乎都是由 cloud 完成的，大家可以看到在我的 excel 里面呢，我可以把这个 cloud 给调用出来，那我想要 呃去做什么东西，我只要跟他说，然后他自动就帮我在 excel 上面去处理了，太牛了，而且我的 excel 还接入了数据库，所以从取数据到数据处理这种效率哈，以前可能一个金融工程的团队需要干个三五天的，现在这 现在这玩意直接两个小时就搞定了。我也跟硅谷的两位朋友交流过啊，那两位都是马农，不约而同的给出了我一个感觉裁员潮很快要来的答案。而且这有一个很牛的地方呢，就是我一开始去算 capm 的 时候，因为我要用到无风险利率嘛，所以我要把每在十年期的无风险利率去把它给调用出来。 但这个数据库的调用呢，出了一点问题，那我就抱怨了两句啊，你看我给这个 cloud 说烦死了，结果这家伙直接就给了我一个替代的方案，他自己跑到美国财政部的网站上面，把美债十年期收益率的数据给扒了下来。但我们并不是说十年期美债的这个收益率是什么很难 获取的数据，只不过说在这个过程当中，它是会自己思考，并且自己进化，自己迭代，自己去完成任务的，这真的太夸张了，不过你说那我们人类还有没有用呢？其实目前来看是有一点用处的啊，因为这个模型在构建的过程当中呢， ai 它犯了一点小小的一个错误。那 但就是你好歹你要之前知道说你在做一个什么样的事情，可能你才能够看得出那个错误。因为我此前是首抽过一个版本的，只不过呢，在我首抽的版本里面有很多细节以及效率提升的方面， 这个把 ai 直接嵌进 excel 之后，可以帮我非常完美的提升，甚至有了这个东西，理论上面来说，几乎世界上面所有的对冲基金的策略，我都可以顺藤摸瓜地去复现出来，就是这么牛逼。总而言之一句话，留给我们的时间不多了，不知道朋友们你们怎么看？反正用完之后我非常之震撼。

今天我们来聊一聊既硬核又充满创造力的话题，如何从零搭建一个属于你自己的量化投研平台。你可以把它想象成创造一个现代化的投资工厂。它不只是一个简单的交易软件哦，而是一套集合数据、研究、决策和丰富于 一体的自动化系统。今天我就带你们走一遍这座工厂的完整建设蓝图。第一步是先画好设计图纸，也就是确定需求。你要明确这个平台的核心目标是什么，是用来做高频交易还是中长期的资产配置，它需要处理哪些数据，对接哪些市场，想清楚这些，你才能够找到合适的技术框架。有了图纸，第二步就是打好地基， 也就是数据的获取和处理。数据是所有量化策略的基石，你需要建立稳定的数据管道，像流水线一样把行情、财务报告等原始数据采集进来， 然后进行关键的清洗、整理和存储，把原材料变成可供处理的标准化零件。立即打好后是第三步，创建核心的车间策略的开发与回测。这是你发挥智慧的地方，你用代码将想象转化为实际的买卖，其中最关键的一步就是回测，把策略放在历史数据中，时光倒流去模拟测试，检验它的盈利能力和抗风险能力。 回测不是预测未来，而是排除糟糕的策略，策略测试成功。第四步就是自动化生产线交易执行，你需要将策略代码安全稳定的连接在真实的交易接口，让系统能够自动的执行买卖指令，把决策转化为行动，这要求极高的稳定性和低延 迟，工厂运行起来后，第五次必须配上风险控制与监控。你需要实时的监控投资组合的表现、市场异常波动，并设置自动化止损。这就像是为工厂配置了自动防火墙和消防装置。最后，为了便于管理，第六步可以创建一个指挥中心， 也就是用户界面。通过一个清晰的仪表盘或应用，能够让你更加直观的看到所有策略的运行状况。当然，平台搭建只是开始，运营和维护同样也是关键。听到这里，你可能会觉得这真的是一个庞大而复杂的工程。确实如此，它涉及了很多多领域的专业知识。 因此，一个非常务实的经验是，如果你的个人时间和精力有限，与其从零重复造文字，不如直接借助市场成熟专业的量化平台作为你的起点，这样可以让你更加专注于在策略的核心研究上，而不是繁琐的工程实践。 总之，搭建一个量化投研平台是一个从需求定义到数据、策略执行、风控可适化的系统搭建过程。理解这个完整的流程，无论是你打算亲自构建，还是为了更加专业的使用工具，都直观重要。它让你从一个简单的交易者转变一个拥有系统化能力的投资工程师。希望这份建设指南能为你提供启发。

ok， 兄弟们，今天我们落地河北衡水，带大家看一下衡水好兄弟的工作室，这边是两台设备，两个打手在这打单， 完了之后这边有三台，那是兄弟接单的区域，这边是一个小女生的，单独的，我在跟随我的镜头往这边来，也是一个小女生单独的房间， 这边是好兄弟的卧室，现在我们的技术老师正在交付，还有我们的人事部也在教给好兄弟怎么去招人，像我昨天教给你的一样，必须要把这个单子打出去， 抱一个打一个，你不要让那些打手就是以为我们就是破破少报漏报，这个因为我们人缘大，完了之后你像我们这个咸鱼了，还有这个网店单了， 就是我们先编辑好一个模板，你的模板可以带上你的俱乐部，带上你的电竞的名字啊，一天一百多 万。好了，兄弟们，这套河北工程交付也完美的落地了，我们下期视频见吧。