怎么使用龙虾架设量化炒股

大龙虾能不能做量化，我从机构和个人两个维度给大家说清了，放在最后会有不同的选择。先说一下能不能能龙虾呢？但是不像咱们想的说是帮我生成一个脚本，自动的去点击买卖，不是的，那个太 low 了，速度慢。龙虾是能够 自动帮你去编写生成策略，然后用之前十年八年的历史数据呢，进行回测，帮你找到一个好的合适的量化系统，也就是雇了一个程序员，二十四小时不间断的去帮你编写测试策略。但是它调用的模型呢？ 还是咱们国内这几个模型。但是有些人有本事可以调用老美那几个模型，大概算力的费用咱们国内这几个一天会几百块钱，要是老美那几个模型的算力费用一天就得上千。所以说要是机构，你就相当于雇个员工二十四小时干活，你不干别人也干，而且你作为机构， 如果你没本事的话，你的那些客户就容易看不上你。所以说机构该上上，要是个人呢，又没必要，因为他并没有变聪明，只是帮你去不断地编写策略和试错。那既然智能体迭代这么快，而且帮咱们干活的这些爪子， 就像这次的大龙虾过去的 miners， 它只是帮干活，你先等机构去试完错，然后你再往上跟，这样呢，省了不少的算力费用。先延续咱们传统的这些 突破类思路啊，网格类思路啊，做概率的，反正个人体量小，自己够使就得了。所以说机构该上上，个人先观察一下，因为算力费用太贵了，现在大家都缺算力，缺显卡。

各位精神股东大家好，自从上次更新了之后，我这几天也是疯狂的压榨龙虾，让他不断的给我做了一些优化， 然后今天我们就大概说一下这个数据量化的项目，我简单介绍一下。先介绍第一个功能吧，打开这个软件， 你就可以看到一个公司输入公司代码的栏，然后在这里我已经输完了，你就输一个公司代码，然后点查询， 搜索完的话这边就会提示搜索成功，所有数据都已经载入了。我们先看第一个功能，第一个功能就是财务总览， 一张大表，然后两张主表，然后这个表呢有一个设置， 然后其实这个表大家可以自己添加，就我现在默认三张表，然后点这边新增图标，可以添加很多个表， 然后这三个表呢就是我做了一些预设，第一个预设就是金银主线，点开第一个大表的就是营业收入， 然后还有规模净利润和金银现金留净额。当然呢这个可以在现在是以年报的形式，然后也可以按季度点一下季报， 会同步变成每一个不同的季报季节， 然后每个上面也都有具体的详细数据，这样就很能直观的看到它每一个季度的营业收入，刚才每一个年每一年的营业收入，这个还有同比 v i a 可以看它增长的趋势吗？下一个规模净利润，金银现金流净额，这都可以切换成季报看， 然后就是这样，这样的看着都比较直观嘛， 这个就可以随意切换嘛，往后盈利质量它就会跟随动态变化， 就变质量趋势，当然了 都可以切换成激爆的形式看趋势，这三个窗口都是一样的，我做了很多， 初步先做了一些这样的数据，就规模类营业收入，用这一张图表看，营业收入都可以展示，然后规模净利润按季度也可以直观地看出来， 还有这个毛利率，对吧？也可以很直观地看出， 并且还有 r o a 和 r o e 都是已经计算好的，就比较直观。然后接下来还有还有很多数据， 营业收入规模净利润、经营现金流净额、总资产总负债、 股东权益、毛利率、毛净利润净利润入而入微质量含金量、现金含金量、资产负债率、负债权益比、总资产周转率、平均总资产平均股东权益和净利润。 目前就是有这些数据，这大概就是我们的第一个功能，这也可以放大，放大缩小观察都是可以。 好了，今天就是我们这一期的第一个功能讲解，下期我会介绍另一个功能，就是估值和联动， 联动就是非常好的好用的一个功能，可以把多个指标叠加在一个坐标系上看 这个功能就等我下期更新的时候再给大家讲好了，今天就到这里感谢各位大家对数据或者各方面的问题和建议，欢迎留言。

你的大龙虾如果装了这个 skill 呢，你是可以二十四小时监控股票行情的。那首先我们来到 q vs 这个网站啊，然后这里呢是很简单的直接复制这个提示词就可以了。刚那个链接呢，直接粘贴到 open cloud 这里来就可以了，它自动会运行， 然后让它做一个二十四小时监控 ai 方面股票的计划，因为我不炒股票，所以我只是简单的让它做了一个演示而已，大家可以根据自己的需要来去给他提要求。 那如果你没有装大龙虾怎么办呢？那有一个很简单的方法，那如果没有大龙虾呢？凝固也可以的。凝固这里呢是可以安装很多 skills 的， 这里有个安装目录吗？添加就行了，只需要添加我们想要的 skill， 那 这里我已经安装好了这个 skill， 然后就直接可以在这里的使用了。 所以说大龙虾呢，虽然好啊，但是不是每个人都能装的上的哈，因为他确实是有点点难度的，所以我们还不如直接去找找国内的这些啊，很多智能体或应用不一定非得选大龙虾，而且大龙虾呢是安全性还是稍微差那么一点点哈。

未来呢，我会逐步的去实现做波段的量化，现在实现了龙虾定盘，今天跟大家分享一下吧。就是我觉得未来呢，可能散户能用得起的量化就是 agent 去做交易，呃，因为我们没有办法像就是机构那样去买圈上的接口， 就是那样的成本会很高，但是 agent 呢，我觉得问题还不大。 ok， 话不多说，开始吧。首先呢，我用的还是 opencloud， 这里呢是让我的程序员朋友写的一个股票的开盘页面，给龙虾的方法也很简单，直接截个图发给他就行了，然后他就更新出来了。这个界面呢，也不是我们看的，就是比如说简单的设置了一下， 有分十五日跟十日，然后有吃它。目前呢，我从这一周测试，从五分钟一次抓取到三分钟到一分钟到三十秒， 到今天我收的十秒都是完成了，并且没有被封，因为这用的是免费的 api 接口，所以说频率太高的话容易被封， 至少目前啊，我用十秒的是没问题的。然后这个时候我们就可以给他设置定时任务，比如说呃某某某股票涨跌幅达到多少多少，或者股价达到多少的时候，呃，飞书发给我，然后我这里测了一周都没有啥问题，然后这里都是他一直在发的，一些监控 天给我发了几十条视频，消耗呢，也还好，今天才用了七千多积分，就是一天一万的话都是完全够用的，平均下来差不多一块钱左右。可乐是零端部署的，就目前他能做的是钉盘，然后数据分析，写策略。就我现在定时任务就收了三个，我有两个 a 检测，一个是 每天给我在六点的时候做复盘，复盘完过后还要出，一个是每天给我在六点的时候做，复盘完过后还要出一个新闻，然后另外一个每天在早上九点和晚上九点才会上八取十只新闻 做复盘的，这个还要在九点二十五做一次进价分析，然后更新一下策略。就目前这些呢，我觉得都做得还行，但是没有很惊艳，他们俩就像是新员工一样，就还得需要一段时间去调整吧。然而未来我要实现真正量化呢，还缺一步就下单，就现在我是不放心把下单的活交给他。 就是还是我自己在做，但是他可以减少我看盘的这个频率了。那以后呢，我还是要实现让 agent 去做下单的， 包括今天也去测试了，就是澳龙，智普的这个澳龙嘛？澳龙呢？我同样今天让他去测，就是监控每百分之一通知我，他的默认频率呢，是五分钟一次。那我觉得频率太低了 对吧？我最早也测的是五分钟，现在我们都能做到十秒，我就差三十秒一次，然后奥龙告诉我的是，三十秒一次的话，抓取的时候都可能还有十到二十秒，三十秒会很紧凑，而且数据可能会限流，就是有可能被封，然后他还是执行的。那这里呢提醒呢，消耗托克会比较高。确实， 我看了一下这个免费积分啊，五分钟就花了我五百，免费有两千的积分，五分钟花五百意味着啥呢？意味着 五十分钟就是五千对吧？五十分钟还不到一个小时，澳龙的积分五千就是九块九，那就是十块钱，盯盘的话就都只能盯五十分钟，那一天盯盘的话得盯四十块钱，那这个成本可能是有点高了。只是智普还是后面研究一下吧，看一下他要不要让他直接来做执行，让那边来做监控。 当然我还会跟我的程序员朋友商量一下，看一下还是让 open cloud 来做这个事。虽然我是非常想用国产的大模型的，但是智普的这个消费 token 确实消耗有点高，包括腾讯今天的这个 qcloud 公测了，我也不知道具体怎么样，回头再研究一下吧，反正找一个性价比高一点的。 如果是做执行的话，那大不了以后让 opencloud 来做其他的所有东西，分析选票策略，然后让另外一个来做执行，对吧？云端他做不了执行嘛，但我们现在也在想办法让云端实现执行，他也不是完全没有可能。 那如果实在不行的话，那就大不了就做本地部署嘛，麻烦点就麻烦点了，反正我目前的计划是这样的，反正目前来看， opencloud 去做钉盘这个事。嗯，调到十秒级别是没有问题的。就定一个票， 但多只票我没有测过，因为免费的接口频率太高，可能会封你的 ip， 然后定的票越多，它的频率就越高。那如果六只票的话，你说一分钟定一次，那也还是可以的。就这个频率以下，我还没有测。而且从成本来讲， oppo cloud 的 这个成本也是最小的。 就是我用的扣子啊，字节跳动的扣子的，这个相当于你可以理解为字节的云空间，也可以理解为字节云，它的一个编程平台也是一键部署的，然后这个看盘页面呢，是因为有程序的，所以说我只能把它上传到会员的云空间里面了， 有需要的可以去取。以后的会员空间会多分享一些 ai 的 应用的迭代，不管出什么产品，我都会第一时间去做，当大家的赛博 ai 队友，然后分享一下我的每日思考，因为我看到最近其实没怎么录视频，还加了好多会员， 我希望会员朋友们可以多给我提一些你们所需要的东西啊，有什么问题随时在群里面问我，要不然挣你们这个钱。我心里还有点不安的感觉，也没帮大家做什么东西，就大家不管在养虾呀当中遇到的问题就是跟 ai 相关的东西，或者说跟一些就是思考相关的，只要不问票都可以， 因为很多人他拿着龙虾不知道做什么，所以说我觉得我是肯定要花时间去研究他的，因为之前我也说过，我们其实大家都能看到 ai 的 这个时代的浪潮来临，其实想加入 ai 的 时代红利无非就三个，第一个参与，第二个使用，第三个投资，对吧？参与就是你能进这些公司去工作，上班还是创业 都可以，就是你能把时间精力投入进去。那第二就是使用，要熟练的使用 ai 行业每一次你在产生的这些工具，说不定某一次某一个工具，你就能用它创造出价值来，但是工具它本身没有价值，得是使用工具的人去创造价值。 那第三就是投资跟它相关的东西，等着时代发展的时候去分那个红利，当真正所有的产品落地的时候，红利就消失了，那我现在没法参与，就只能使用加投资。 所以说任何一款产品出来我肯定都会去试，包括像腾讯 qq， 我 虽然我不是很喜欢用腾讯的产品，但是我还是会去试，毕竟它可以 下载到电脑上，就相当于是本地部署，如果成本不高的话，就看一下它的强度怎么样，功能性怎么样。之前我说龙虾视频我也分享了，就是龙虾，它只是一个 agent 的 第一个产品，就 iphone clan， 后面肯定会有国产的出来，包括千的 gdp 问世，对吧？它是第一个，但现在国内有多少人用千的 gdp 呢？也不多，大家也是 用，要么用 deepsea， 要么用豆包，要么用智普、 kimi 等等。所以说不管龙虾也好，还是熊猫也好，还是什么也好，就它只是个 agent。 反正我觉得未来的 agent 一定会做很多事，包括 agent， 游戏 agent， 直播。我反正现在能想到的是立马结合它来做交易，就是正好可以弥补散户做不了量化的这个痛点。 那大家你就像你打一个 fps 游戏一样，别人都开科技，你不开科技，你怎么跟他打？你怎么打得过？那打不过就加入呗，大不了你的科技强一点，我的科技稍微弱一点，但是也是科技的对碰，但是最终其实拼的还是策略，对吧？ 它也不是说纯屏外挂，但我觉得目前来讲，肯定我们做短线是用不到它的，因为它的即时性达不到短线，而且对情绪的理解力也不行，至少在时效上肯定是不行的。那些短线的量化都是找券商买的，那些接口很贵，就我们用 agent 的 这个，不管是时效性，哪怕能做到毫秒级别，但是 现在大模型的这个反应速度还是不行的，他的反应速度稍微有点慢，所以量化公司肯定是在时效性跟反应度上我们是比不了，但是那做波段跟中长线其实就不及那几秒钟了。好吧，希望对大家有帮助，以 后让你的龙虾帮你去做复盘，帮你写策略，然后帮你钉盘，最后来帮你交易。当然这个前提是你要是这个总总管 ceo， 就 他们都只是你的员工， 你是那个拍板的人，策略能不能用对吧？怎么用还是你跟他交谈当中磨出来的。 ok， 希望这个视频对大家有帮助，以后大家有什么跟 ai 相关的问题，可以随时在评论区留言或在群里艾特我，私信我，都可以一起加入光荣的进化吧。

大家好，我是量化搞钱童掌柜，我觉得 open club 对 于咱们最实在的意义就是帮我们打工，为我们赚钱。那么接下来我们将会用实战的案例向各位老板展示龙虾做量化，实现稳健收益， 并在展示的过程中介绍 ai 发展的内在逻辑以及融合，将这些逻辑运用在实战量化当中。 我们来具体看一下这只 ai 龙虾究竟是啥？就是帮我们自动完成任务目标的 ai 工具。比如说我有一个诉求，就是让 ai 帮我写一个稳定赚钱的量化策略，此时龙虾登场，交给我马上搞定， 然后开始他进行计算，自己工作进行研发，最后输出一个相应比较好的策略。有了直观的感受之后，我们来看一看 ai 发展的内在逻辑。 提升效率是唯一的标准，基本上是层层递进的关系，也就是在一个基础之上， 我们可以看到四个步骤，不断的智能化。首先是 python 编程，目的就是高效的去操作电脑，那么它需要对语言有基本的了解，需要掌握一套逻辑，那么 l l m 也就是我们所说的大语言模型。 他有两项掌柜总结的比较好的提升点，第一个就是在原有的搜索基础之上加上了框架总结，这样话更加的智能和高效，而不是简单的输出搜索结果，还给我们进行了总结。知识库呢，就相当于如果说我们比如说是量化或者医学， 或在某一方面，对吧？有专业知识，你要把这个知识库要给他匹配上，这样呢他就可以给出更加专业的答案。 同时它相对于原来比如说我们要学编程，它可以更好地理解人话，就是把我们说的话拆解为电脑知道可以听得懂的 python 语言，这样的话呢，可以提升操作效率。 智能体是什么？是在咱们的大语言模型基础之上，进行更加专业的 it 化或流程化操作。 比如说你像咱们提到的刚才的量化交易，它有几个步骤，我们要收集数据进行分析、回测，甚至最后的交易部署。那么单靠大语言模型就是它只能解决一部分， 而整体的流程，对吧？我们通过智能题可以一步的一键操作，后面将会着重举例讲解。 那么 openclaw 是 什么呢？就相当于把多个智能题，比如说这个负责数据的清洗和搜集，那个负责信就是这个新闻的数据，比如说一些因子啊或相应的宏观数据的处理，将最后整体整合到一起之后，然后由 openclaw， 对吧？多智能体协助，同时根据咱们提出的目标完善，我就提出一个目标，你帮我做一个赚钱的策略，它协助这些智能体，最后给咱们一个整体的一个答案，这就是层层递进的效果， 这样我们就能够直观的体现了 python 编程，对吧？我们可以高效的操作电脑，那么有了相应的数据之后，我们就可以进行我们的策略框架，因子框架 定投，对吧？套利策略，刚才咱们展示的就是咱们的定投，比如说机械定投，我们运行一下 ok， 它不仅输出了我们始终投入的资金，比如黄线投入资金，而蓝线是我们的净值，我们可以看到，那么我们投入资金在这里，蓝线在这里，那我们直观的看到就是挣钱的，相应我们输出的这些结果，包括资金的使用效率，它的正收益的占比， 对吧？这些都可以直观的输出。同时我们如果用 ai 怎么做？一行代码不写，我们就将它运行一下，这是 ai 做的， 那么相对于咱们自己做的，它还是稍微有些欠缺，但是总体能用，我们可以看到它的数据和展示并没有这么多的完善，对吧？那我们的花式定头我们可以展现一下， 这就是刚才我们展现的案例，他的数据整体的展示的结果更加的完善，包括整体计算的数据，投资了多少，买了多少，卖了多少，持仓的市值这些都展示的更加的完善。 通过这样的展示呢，各位老板一定可以清晰的发现， ai 的 确可以帮我们干活，也可以提升极大的效率， 但是重点在于咱自己一定要在专业性上以及自己想要什么要把它说清楚，只有自己把这个事情想清楚之后呢？ ai 才能够更好的为咱们服务。 所以必要的编程基础以及相应的咱们的专业能力还是十分需要，你至少知道，你看这是全部 ai 写的代码，你要看的懂，可以告诉他哪些东西需要修改，同时自己如果会写的话呢，你可以写的更漂亮， 对吧？根据自己的需求也可以将你的框架交给 ai， 这样的话呢，其实是一个相互增长的一个过程。 接下来我们还是通过一个实际的案例，将大圆模型和智能体咱们直观的串一下， 我们拿股票分析作为实际案例，首先我们分析一下宇宙航，首先明确一下咱们只做讲解，而不做咱们具体的投资建议， 好，他给出了相应的介绍，首先对吧？是低估值高股息，然后包括钙蓝基本面分析，然后呢包括他的估值与性价比， 包括绝对估值以及其他的相应的标的的对比，合理估值以及适合的人群，还有投资建议短期长期风控。 然后最后有一句话总结，整体的架构非常的完善，包括他参考的以往的这些信息，对吧？以前咱们如果做这个股票分析，需要进行自己整理出相应的结构，然后最初得出最后的一句话总结。 那么目前咱们所有的大语言模型的产品，它的优势并不只是简单的进行信息的搜索，包括咱们刚才展示，对吧？它有整体的一个框架的展示，而且随着它的发展和迭代， 就是能力会越来越强，而越来越专业。整体的他展现出来的这种结构其实已经超过了七十分，大概七十到八十分左右这样一个概念， 这就是大语言模型的魅力。我只是让他帮我分析一下宇宙航这只股票，他整体的给我展现的是一套框架性的输出， 能够极大的提升咱们的效率，为咱们的决策呢增加相应的帮助。那什么叫智能题？也就说我觉得他的分析还不够专业，我需要根据我更专业的诉求提供更高的标准，那这个时候我们就需要智能题的介入， 那什么是智能题？我们还是直观的感受一下，依旧让他分析一下咱们的宇宙航，首先我们可以看到他开始调用技能，这个大圆模型是暂时没有的，对吧？他完成技能的加载，首先对各股进行分析，进而呢他有三个步骤， 包括你看这个时候它就会有编程和脚本，对吧？它自动的运行，咱们不需要运行，只需要交给它即可。然后进行相应的数据的整理，它会告诉咱们，对吧？它这些相应的信息来自哪里，然后后面会有它的思考， ok， 你 看它在整理，在思考，并给出完整的分析报告和操作建议，它这里面不仅有分析报告，还有操作建议， 那么下面我们看到他分析的一个流程，对吧？这里我们可以简单的看到他还计算了相应的技术指标，比如均线五日、十日、二十日，当然可以根据自己的需求，咱们自己自行添加或者训练他都 ok。 进而他把以上的这种理性的还有感性的，还有数据面都整理下来之后，给出了相应的报告， 我们看一看，对吧？整体的优势、风险因素以及相应的操作建议，中长期点位整体都给出。然后呢我们继续对他要求，让他生成专业的投资报告，我们看到他已经生成了 行业地位，这里面跟简单的大模型来讲，他会有财务报告 以及支撑位和操作的建议消息面，对吧？这些感性的综合都帮你整理出来，而且还可以下载，可以变成 pdf 和 markdown 模式， markdown 模式就便于 进行这个计算机的理解和传输，对吧？是计算机经常用的一种模式， markdown， 对吧？ pdf 也可以，那么形成了就是专业的投资报告，你看这里面也写到，对吧？由 ai 系统分析生成，仅做参考，不作为投资建议， 就是非常的明晰，那如果你对这样的报告继续不满意，你看加入最新的财务报表分析，完善深度报告， ok， 你 看它又开始进行 完善和读取，最后完善相应的文件，对吧？已进行了深度的改善，这个时候他四个步骤就把之前的这些报告，财务报告加入进去，我们可以看到新的报告是， ok， 对 吧？他会增加更多的内容，信用评级，风险评估，以增加更多的财务数据， 这些都会有财务实窗，对吧？财务报表这些核心逻辑据说在原有的基础之上可以不断的丰富，就越来越专业， 进而我们可以让他做直观的动态的一些 ppt 的 图标，对吧？这个时候我们要求让他更加的直观，他又开始调用相应的代码，也就是我们教会他相应的技能，最后生成报告，我们可以看一下， 好，这样更加的直观，我们可以放大看， 不仅可以演示，还可以对每一页进行编辑，那我们可以由原来的文字报告生成这样的图标，有了数据的加持，包括几大行业的对比，行业里面各个银行的对比， 那更加的直观和明了，最后还贴心的输出，对吧？投资分析部，我们就可以将我们的技能复制给他。 那么智能体的逻辑来自于哪里？我可以给各位老板简单的展示一下。以前掌柜做股票分析，你看都手书对这个相应的行业，对吧？我们用 excel 进行分析，包括对于一些行业，对吧？这些都自己画的， 那么对行业的理解都是通过自己的手书，对吧？就手写手搓进行这些框架的分析，这样的效率比较低，也比较慢， 包括相应的数据的模拟以及模型的建立，对吧？ excel 之前其实都可以完成，但是呢它不够智能，包括很多数据的更新都需要手动去更新，这样耗费了极大的精力。 那么有了这样的智能体之后呢，我们就把刚才咱们进行股票或者期货分析的逻辑和框架交给智能体，或者形成咱们完整的工作流，对吧？那么他每天只需要 把相应的我们需要这些信息进行收集总结，并根据我们输出的格式的要求，像这种类似的，以及我们最后要求，比如说我们的操作啊，或后续的他的风险压力点，按照我们需要这种格式给我们输出， 这样就完成了智能体的搭建。而且它不只适用于一只股票，对吧？它所有的股票都适用，相当于我们把我们能力交给了 ai， 这样它在原有的大模型的基础之上，你看我们这个大模型的基础之上 又更加的进了一步，就变成了我们的智能小助手，所以呢，智能体就是更加 智能的，咱们的大模型相当于把它多个技能进行叠加，根据咱们的专业需求输出咱们需要的信息以及结论。 那么龙虾是什么？它又是智能体，进一步的效率提升，它可以把多个智能体串联或者并联起来，让它们协做，最终以完成咱们的任务目标为核心。 那么重点在于哪里？重点我们可以看到 ai 的 发展其实是层层递进的，在目前掌柜看来，其实最为重点的是知识库， 也就是说最后不管是智能题还是龙虾，那么我们最核心的还是知识库和架构，也就是我们只有教会他如何去做事情或更好的做事情，而且非常明确的告诉他我们需要什么样的结果，也就是我们的专业知识和架构的输入， 这样它才能更好地理解我们的需求，进而输出我们需要。所以整个 ai 的 发展呢？它其实是层层递进的关系， 我们来还是以 ai 咱们的量化工厂举例，什么叫知识库，对吧？刚才有了咱们具体的数据库之后，那么最有价值的就是围绕数据库我们进行首先回测的框架， 进而我们在回测的过程中会实现很多的因子，我们可以看到，比如说 a t r， 我 们常用这种真实波动力的因子，我们可以把这些东西总结下来， 下次我们直接用函数调用，对吧？就这么短短的一行代码，我们就可以实现这么多的计算，进而计算出我们的因子，对吧？一个因子两个因子，不断地总结，比如说我们可以看到啊，将近三千行， 那么可能就是百十来个因子，把基础因子都搁到里面去，我们只要调用就 ok 了。在调用因子的基础之上，我们可以研发我们的因子策略，我们可以看到因子策略， 包括我们定投的策略，回测研发套利的策略，所以它的知识库也是层层叠加的，只有你把这些知识完整的交给了咱们的 ai 之后， 那么他才能够更好的理解你的需求，也就说你让他完成这个任务，你没给他元素，没有给他专业的这些知识库，他是没有办法去完成你的任务，所以知识库的建立也十分的重要。 最后我们来看一看如何用爱赚钱，其中的关键是什么？掌柜认为持续创造价值就是商业的本质。那么要想用好龙虾，基本的编程能力是一定要有的，那么随着与它的互动，在实战中可以相互提升。 什么是基本的编程能力？我们可以看到左边已经整理好对吧？你至少要知道代码的执行的顺序，它相应里面这些空格或数字， 包括 int， float、 string， 对 吧？字母串它分别代表什么你至少知道对吧？这些基本的最为基本的配置，这样的话呢，你才能够去给龙虾去制定边界，防止它在你的权限之外， 对吧？你要给他可控的权限，就不会发生这种意外的事情，包括咱们的信息泄露，以及帮咱们删除一些咱们不应该删除的文件，这些其实只要具备基本的编程，你是可以给他进行定义的。 第二个掌柜觉得最为关键，也就是品味，就是行业的专业知识和经验是最为重要的，你的龙虾聪不聪明， 重点还是在于自己的专业知识，你有没有教会他专业的能力，只有你把他训练的特别好，他才能够给予你专业的回馈，也就是有价值的信息反馈。 最后掌柜认为人家 ai 才是未来的主流发展方向，也就是人家 ai 等于现金的生产力， 为什么人负责这种创造性的设计以及更高的搭建框架性的思维，而 ai 负责将咱们的框架性的思维形成最终的执行方案，能够高效的执行，只有这两者结合，那么 ai 会成为咱们人的 能力的放大器以及延展器，会让聪明的人更加的聪明，其实最终就是玩的就是科技，核心还是效率。讲了这么多，各位老板还不干起来？

那我们看一下这个是我们 club 啊，和我们的券商端 啊，这个是我们华谊兄弟要买的票啊，我们看一下先刷新一下啊，这个是我们之前买的啊，要买新股，我们现在啊券池里面是没有这个华谊兄弟的， 我们发出指令啊，我们改一下代码，三零零零二七 啊，买入逻辑呢，就是当前价要大于五日的最低价，就是一定会买入的啊，看一下这个逻辑啊，买入数量的话我们就写一百股啊，这边改一下一百。好，我们发送 好开始执行了啊，他需要反应时间的啊。啊，我们这边观察一下，等到结束我们刷新一下啊，刷新一下。嗯，看看有没有成交回值， 我们在等 好回值来了啊，看到下面有窗口了， 好，我们刷新一下，欢迎兄弟买进来了啊，两点零三分十六秒啊，回报都有了啊， 好的好的。

输入买入模拟测试 open core 开始操作买入 输入模拟卖出模式， 显示账户余额不足，不允许卖空，需要修改我的指令。 回到龙虾界面，总结信息，重新思考卖出哪股。输入卖出六十万零一百一十三这个股票。 重新补充指令，再细化具体卖出六十万零一百一十三股票一百股 龙虾思考完毕，回复我，好的，修改脚本卖出指令， 龙虾开始自己执行卖出股票指令。

大家好，我们今天就来聊聊如何将最近爆火的小龙虾喷可拉结合在咱们的量化交易当中来。首先我们需要搞清什么是喷可拉，它的核心作用是实现精准的图文双向理解与交互。 其最大的应用优势在于少量本学习能力，能够让开发者和企业以极低的盈利成本快速部署视觉理解、问答分析和内容深层应用。那么这个思路我们又该如何推送到咱们的量化投资呢？核心有三步，第一个数据采集，从市场新闻、财报、 舆论乃至龙虾消费趋势等另类数据多元获取。第二个因子挖掘，从数据中提炼预测性因子，如同从龙虾活动量预测健康。第三个模型决策，通过算法综合因子生成交易信号，咱们可以看出这其实是结构同构的。 将量化投资笔作为金融市场的 open collog 交易标的就是你的资产海量市场数据就是环境参数。量化研究员的工作就是从中找出有效的因子，搭建一个能持续生产超额收益的智能投资系统。 一个简单的逻辑数据源因子计算引擎，信号生成，交易执行端 kmt 或者 ptr 的， 最后到咱们的交易所落实到实操的话，券商官方提供的量化交易工具 kmt 或者 ptr 的 就是你的投资中控牌。 在 qt 中，你可以研发并紧密执行复杂的算法策略，在批确定中你能便捷的回测和运行。融合了多维因子的中低频策略，核心是建立一条从独特数据洞察到自动交易的管道。所以这科技预言给我们最大的启示是一种思维方式，你是否能比你的交易对手更早更深的理解某个产业的数据化脉络， 是否能将这种理解通过 qmt 或者 ptr 的 这类专业的工具转化为可执行的策略？未来的阿尔法或许就藏在这种从实体到数据，再从数据回到实体的循环洞察中，这是一场永不停止的思维实验。最后，因为篇幅的限制，欢迎感兴趣的朋友，咱们下来深度交流，拜拜！

所有做投资的兄弟姐妹们，今天这条视频你一定要认认真真看完，因为他会彻底打碎你对 a 股的所有认知。最近你是不是刷到顶级投资者集体投降了？ 流沙河直接发表了人类操盘手向量化详书，说人类盘杆在算法面前一文不值，直接风高不完了。小方神半个月亏了八千万，张盟主吃了二十厘米的大面，连陈小群都从龙虎榜上彻底消失了。今天我就给你讲八个你想不到的真相，全是普通人根本不知道的干货。 第一，油子不是不行啊，是被量化按在地上摩擦。以前油子靠打板，靠接力吃饭，现在打板成功率直接从百分之五十多砍到了不到百分之二十，连板高度从以前的五到七板直接降到了现在的二到三板，炸板率常年维持在百分之四十五，打板次次低开成的常态，你说这个游戏还怎么玩呢？ 第二，量化对油子根本不是一个维度的战争，你敢信吗？量化下单只要零点一到零点三毫秒，比你眨眼睛要快一千倍， 你还在那看 k 线琢磨情绪呢，人家已经完成了几百笔挂单撤单，全市场五千多只股票实时扫描，你能盯得住几只？现在百分之八十的涨停板都是量化主导的，油资从以前的肇事者直接沦为了接盘侠。 第三， a 股已经被量化彻底控盘了。现在全市场量化资金规模突破了两点五万亿，资金成交占比最高冲到了百分之四十五。 在小盘股和微盘股里面，量化成交占比更是超过了百分之五十百亿量化私募有五十九家，占了所有百亿私募的近六成，今年新进来的私募资金，七成都是冲量化去的。说白了，现在市场里一半的买卖都是机器跟机器在玩，你一个人怎么玩的过呢？ 于是， a 股正在复制美股的路啊，散户和优质的时代彻底过去了，美股现在百分之九十三降到了现在的不到百分之六。 未来的 a 股，要么你拥抱量化，要么你只能被市场淘汰。这不是危言耸听啊，这是正在发生的事实。第 五，你以为量化是机构的专属？错，现在爆火的龙虾精神，让你能够一个人就搭建起一家完整的量化公司， 不用你懂代码，不用你天天盯盘，这个龙虾机器能够七成二十四小时不休息，自动扫描全网的鱼群，选主线龙头，写交易策略，测试策略好不好用，自动下单，交易止损风控，相当于你一个人就拥有了机构几十个人的投研加交易的团队。 第六，这个龙虾机器成本低到你根本都不敢想啊，以前搭个香港的量化团队，一年几百万都打不住。现在用龙虾轻度使用的话，一个月只要一百多块，就算是深度使用，一个月也就是三千多块，相当于花一顿饭的钱，你就雇了一个全年无休的顶级交易员，这在以前想都不敢想。 第七，国外早就有人这么干了，一个人用 ai 干翻了华尔街加州的沃伦 group， 两个搞机器学习的人创立，现在管理着一百六十亿美元的资产，每天买卖五千只股票，全程没有人类操盘手，全靠 ai 交易，每年都能稳住两位数的年化收益， 还有 a q r 的 ai 基金，一年直接赚了百分之二十六点五，稳稳的跑赢大盘。第八。最颠覆的是啊，这个龙虾基金，你用大白话就能直接指挥你对着你的手机说一句，涨百分之五卖一半，跌百分之三立刻止损，它就能给你直接立即执行， 而且甚至能够自动的给你测试这个策略过去十年赚不赚钱，有没有风险。还有几千个字的个股元宝，他几分钟就能给你写好。说白了，以前只有顶级机构才能用的武器，现在直接放到你作为普通人的手里面。 兄弟们，时代真的变了，以前炒股拼的是经验，是盘杆，是手速。现在炒股拼的是算法，是算理，是 ai 工具，你可以不用，但你不能不知道，因为你永远赚不到你认知以外的钱。

哈喽，大家好，我是吴亦纶，最近大家应该都被这个叫做小龙虾的东西给刷屏了吧，各大官方都在进推，连央妈都被他震惊到，甚至一度将 mac mini 都炒到了新的价格线高度， 那普通大众也想去体验一下，他需要很高的成本。别着急，轮子找到了一个量化版的本地部署方式，让你我不想投入太多成本的人也可以感受一下这道小龙虾的味道。 ok， 话不多说，跟着轮子看 操作。首先打开这个网站 one club， 在这里咱们可以选择是 mac 还是 windows 系统，点击下载保存，打开咱们下载微键，直接点击运行。 好，这就是我咱们一个安装完成的一个页面，点击下一步这块需要咱们去配置服务商，这块咱们选择自定义，咱们选择 zai， 打开这个 big model 智谱的 ai 开放平台，在大模型语言模型里选择咱们的四点七 flash， 这个模型目前使用它的 api 调用头肯是免费的， 点击 apikey， 在 这里咱们创建一个新的 apikey， 给它随意起个名字就叫龙虾吧。好，创建成功，咱们复制 apikey， 回到刚才的页面， 在这里输入咱们 apikey 模型，选择四点七 flash， 验证 好了，这就是咱们现在目前一个配置完成的样子，点击启动好了，这就是咱们配置完成的一个完整的效果。咱们新建一个对话，跟他对话一下 这块他的名字是因为之前我已经配置过，所以给他起过名字了，我们最开始进来的时候，他会需要咱们给他起一个称呼，然后还有呃他的一个身份，包括你想要的一个习惯，咱们再做一个测试， 然后他制作完成了，咱们去看一下这个游戏的效果啊，在这里 整体效果看起来还是可以的。 那下期呢？轮子会带大家解锁更多的玩法，包括它的完整配置、 scale 使用之类的，那么这期就到这里，大家下期见。

想做量化 ai 的， 其实首先呢你要解决一个问题啊，前段时间比较火的 ak shell 这个库其实现在已经基本上没有办法用了，因为呢它里边加了很多反爬虫的这个工具啊， 如果你从网页上捕捉的话也要注意性能，但是呢你真正要做量化的 ai 的 话，其实你要注意啊，你看啊，这个，这是我自己开发的这个数据获取，嗯，它单只股票的话是二十四毫秒啊， 然后呢单只行情呢是二十二点四毫秒，一百只股票的获取时间呢？是啊，零点二七毫秒啊，然后总耗时呢是二十六点六毫秒啊， 然后呢这个两千只的极致行情呢是零点四四，然后总耗时呢是零点八八秒啊， 然后吞吐量呢？是这个，呃，极，这是极致的这个行情啊，但是实际上你要在这个过程当中呢去处理数据啊，然后存数据啊，这个时间会相对长一点啊， 但是整体的这个性能呢，其实就是啊，在一分钟以内就可以解决啊， 然后呢这个，呃，你看这是他给我的一个统计啊，嗯， a k 十二呢，因为太多人使用了，所以的话这个现在基本上没法用了，然后想使用的朋友呢，应该考虑一下这个新浪或者说其他的这个数据源啊。 嗯，所以呢不要轻易地去尝试 ai 量化，首先你要先解决的是数据啊，没有数据的话，现在的 openclo 呢，可能只是昙花一现啊，它出现很多的幻觉，你都没法解决。

ai 到底能不能帮你做交易赚钱？那么今天我们来聊聊最近很火的这个问题呢？我这里指的 ai 是 像豆包这样的大语言模型。你现在打开自媒体啊，打开各种各样的平台，全部都是 ai 做交易的故事。 有的人炒股问豆包呀，问 deepsea， 然后跟着买，再甚至呢，有的人直接把钱交给模型全权操作，那就像最近很火的 open club 龙虾，对吧？没有回测，没有风险模型，只是因为它二十四小时能够待命，不辞辛劳的这个工作啊，看上去又是一顿分期啊，又是实时新闻，又是量价分期，然后就让它自己判断买卖。 听上去很酷，对吧？但是呢，我要泼个冷水，如果你把大语言模型当做一个交易员，那觉得你从此可以躺平解放了，那你大概率会亏欠。为什么？因为你能接触到的大语言模型，例如说豆包也好， deepsea 也好，本质上是做语言预测的， 本质是靠算法做猜字游戏，他擅长的是理解文本，总结信息，推断语义，他不是专门为金融市场设计的。那你在市场上做交易，不是说谁的字数多，或者说谁听起来更合理就能赚钱，而是一个什么，而是一个概率回撤。风险模型还有样本外验证的这样一个统计游戏。如 如果你没有任何的交易和算法经验，单纯让一个大圆模型直接判断买卖，那本质上就是在开盲盒，本质上是在赌，是你在让一个擅长说话的系统去做一个需要动态博弈的金融问题， 那么这个方向就错了。但是这是不是意味着 ai 在 教里面没有用呢？也不是啊，关键在于你让他干什么。如果你让他直接接替你去做决策，去下单，那这个非常危险，因为他对你来说是一个完全的黑箱啊，你对他的训练方式啊，参数设置啊，数据来源完全的一无所知。 但是如果你让他当一个研究助手，那这个就会好很多。真正成熟的股票交易不是说你问模型我买什么东西能赚钱，这个他帮不了你，而是让他帮你设计和完善规则。比如说你的筛选逻辑是什么，对吧？你的策略是什么类型 的？是动量还是反转还是价值，对吧？你的回测区间多长？你的最大回测是多少？那么你的参数敏感性如何啊？你的参，你的这个策略在未来的这个样本外的表现是不是稳健？ 当 ai 的 角色从一个你让他做一个拍脑袋的交易员，变成了帮助你完善规则和流程啊，优化策略，寻找参数，设计风控的这样一个助手，它的价值才真正的体现出来， 它可以帮你生成延伸假设，对吧？快速验证回测，分析你的这个策略的风险，甚至是做一些参数优化。在这种情况下， ai 提升的是你的工作效率，是你的研究速度，而不是代替你的判断。如果你关注我比较久了，你会知道我不断的在跟大家强调金融市场的风险。 在这个时代呢，有一个非常重要的点就是技术的进步并不代表风险消失。 ai 它让语言生成速度变得更快了，但是它不会让你变得更理性。 当我们的效率提高了，对吧？如果你的认知在这个时候没有跟得上，那么你亏钱只会更快。所以大语言模型到底能不能帮你赚钱？答案是能，但前提是你已经有一套能被数学和逻辑解释的交易框架。 你在网上看到所谓用 ai 做交易赚钱的，要么就是幸存者偏差，要么就是他本身就是一个优秀的量化交易员，他非常清楚他自己在做什么，以及为什么要这么做。 如果下次你碰到一个人告诉你，只要你部署一个龙虾啊，部署一个服务器，他能全天候的二十四小时帮你赚钱，那么这个东西就跟十年前，十五年前告诉你买它的量化软件就能躺着赚钱的应该是同一批人。这就是为什么你看到所谓的赚钱的都是拿几百几千块的小资金去赚的，那你问问他敢不敢把他全部的身家放进去。 县级段的大元模型，它可以放大你的研究能力，它可以帮你去研究策略啊，但是它不能代替你承担风险和回撤。如果你只是很轻易的把你的钱和账户交给了一个会说话的模型，那么这个只是换了一种方式的赌博而已。 那如果你把它当成你的研究助手，让他去参与到一个这样的可验证啊，可优化、可赋现的工作流程当中，那么它就是杠杆，它就是你的生产力工具。那么说到底这个市场不会因为 ai 的 热度或者说新供应的出现而改变它统计学的本质。 那在这个市场里面赚钱的逻辑从来都没有变，永远都是正期望加上风险的控制，加上长期执行，那所有的策略都是在实现这一件事。所以 ai 它不是一个圣杯，它只是一个放大器， 他放大你的逻辑，放大你的效率和你的延展性，但同时也会放大你的无知和错误。那区别呢？其实从来都不在于技术，而在于使用技术的人。

今天给大家分享一下我用 oppo club 开发的 ai 量化交易系统，中间一个功能模块，那个 ai 智能机股票分析，然后看我用 我用的数据源是 t 烧，还有那个 ak 十二这几个，还有一个数据源三个，有两个是免费的，然后他现在你看数据源的数据都能拿到了，然后我测试了一个这个票，然后 然后看一下那个生成，生成的那个分析报告，分析报告其实还还挺详细的，然后 分析报告里面他对应的有啊，市场技术分析，还有基本面分析，像基本面分析这种，他他真的很详细这个报表，然后下面有很多，然后很全面的，然后 风险评估，然后风险评估这里面也是分为中信的，然后保守的、激进的，然后一些观点，还有那个这里面给出的一些 ai 智能题给出的一些建议，然后还有一个团队研究的这个 分析报告，然后还有这个感觉，感觉这个还挺全面的。如果你对量化交易系统也比较感兴趣，然后不知道怎么开发， 或者是对那个 apple cola 的 也比较感兴趣，然后不知道怎么安装，或者是因为 skills 有 什么问题，大家都可以交流，感谢大家点赞关注，谢谢！

我为自己设计了两个看板，一个是我自己的后台看板，可以看到我的引擎有没有启动，然后一些日制好。最主要的是展示一下这个合伙人的一个看板， 他可以显示我们每个人投资的金额，因为后续可能还有人会愿意继续投资或者是提现。哦。 我做了一个动态可式的交易员状况，那交易员在消，因为他盈利了吗？这个交易员的系统没启动，所以他在休息，在睡觉。然后， 呃，我们的池仓流水。这个是本地记的一个账，因为那个交易员做的是网格交易，所以会出现呃，部分平仓，没有完全平仓，那么是没有办法及时显示金额的。但是我们还是会从交易所调取一个数据， 可以看到他在做网格交易。才两天吧，还是三天，在模拟仓赚了五百多刀。其实还不止，因为我自己做测试的时候是开了仓做，做过止损，止损的 能够可以筛选到各个交易源，各个日期，各策略的一个胜率和营收情况。

最近养龙虾爆火， opencloud 整体产业链的股票都在短时间内经历了大涨大跌，网上到处充斥着随便写个量化策略，龙虾帮你月入十万的暴富双文。而你我的朋友还在问波龙还是澳龙，曼才说的可不是海鲜，是 ai 界的新宠。 这只红色的小龙虾图标就是一款新出的 ai 智能体。 open cloud， 一个让你用自然语言就能指挥它干活的 ai 智能框架。那么它和其他 ai 最大的区别就是有一双灵巧的干活的手，它可以调用 ai 大 模型来做脑子， 也可以调用我们电脑上的办公软件来给我们打工。而对我们普通投资者来说，未来最大的可能性是借助 opencloud 快 速搭建一个属于自己的 ai 选股和量化交易的系统，实现全自动的 ai 量化交易。 ai 不 再是只能聊天的嘴炮，而是随时能帮你自动查资料、分析数据，甚至执行交易指令的数字。员工 以前搞量化得懂编程，懂金融，门槛高的吓人。 opencloud 的 核心突破在于它把大模型的脑子和本地交易系统的手连起来了，实现了从你说他听到你说他做的跨越。你可以用自然语言下指令，也就是说像跟人聊天一样，指挥你的龙虾完成一整条工作链。例如信息处理自动化， 他能像人一样去刷网页，抓取公告、热点资讯，还能分析这些信息是立好还是立空，把这些信息转化成舆论因子，辅助决策工作流无缝衔接。把本地软件的操作权限放给他，他就能根据处理出来的信息，毫秒即执行下单动作，彻底告别在不同软件之间来回倒腾的麻烦。 也就是说，你说句话， ai 就 帮你把钱赚了？就问你厉不厉害？但是我先在这给大家泼盆冷水。以目前 opencloud 的 安全水平，绝对不适合用于任何涉及真金白银的交易，盲目使用有可能会导致资金血本无归。比如系统权限、滥用隐私安全提示词、恶意修改这些风险。 首先，你为了让奥本克劳能动手，你得给他权限吧，包括操作文件和调用 a p i。 那 么在交易场景里，这意味着他能直接操作你的交易账户，执行买卖甚至转账。一旦他错误理解指令或被恶意诱导，就可能疯狂执行交易，瞬间造成巨额损失。 在真实案例中，就有 ai 智能体无视停止的指令，疯狂删除数百封邮件。如果这在交易中，这种失控简直就是灾难。其 疑似隐私安全 open card 存在已知的安全漏洞，这意味着黑客可能通过恶意链接远程控制你的设备，一秒内盗走你的交易 a p i。 密钥或账户密码。这一旦中招，账户资金可能就被直接搬空了。最 最后一个风险例子是提示词注入。这个听起来比较陌生，这是针对 ai agent 特有的攻击方式。攻击者可以在智能体读取的网页、言报甚至日历中隐藏恶意指令，诱导他执行非授权操作，比如修改你的策略参数或转移资金。智能体可能根本没有办法去分辨这些指令是不是你本人发出的。 总的来说， open klo 的 火爆确实标志着 ai 的 关键一步，这为我们做量化交易也带来了新的想象空间，但同时也带来了前所未有的安全风险。全自动量化交易，想想就很爽，对吧？ 出于学习的目的，如果你想提前尝试小龙虾和量化交易的结合，通过模拟盘去尝试 openclaw 带来的全新体验，但是要牢记，技术是工具，安全是底线。真正的投资决策永远需要结合人的宏观判断和风险控制。我是曼才，我们下期见，拜拜。

做散户可太难了，不想炒 a 股了，原来是油资收割，现在是量化收割，接下来就是龙虾这种 ai 智能体开始收割了。春节过后， e open cloud 的 这种 ai 智能体太火了， 直接把中国的大模型的 token 的 消耗量干的超过了美国，成为了世界第一。 这其中 open cloud 也就是龙虾的功不可没。龙虾能干什么？龙虾可以说无所不能， 比如说对于炒股的来说，你只需要告诉龙虾，我需要一个可以挣钱的量化的交易系统， 你去网上学习学习，然后帮我生成一个这样的系统，并最终连接到我的券商进行实盘交易，利润上龙虾就可以帮你实现了。 而这种能力在之前你不但还要懂投资，你还得会编程，它是具有非常高的门槛的， 而现在呢，这种门槛直接急剧的被降低下来。也就是任何一个人只要有这样一个龙虾的环境，你就可以让他自我的学习，他遇到问题了之后，他可以自我的去修正问题， 总之你只要喂给他头啃，你说话，他干活，你想想他厉害不厉害。 我也养了一只龙虾，他今天给了我一个全球流动性的研报，我看了之后大为震惊， 我训练他的这句话总共不超过五十个字，他神称的研究报告已经超过市面上绝大部分人生成的研究报告，覆盖面非常的广， 包括全球主要央行的资产负债等等，一应俱全， 所以未来投资的生态肯定会发生翻天覆地的变化，人与人之间投资能力的区别，也主要区别在你有没有一个好用的龙虾方面，建议大家还是来赶快养一只龙虾吧，如果你不会养，可以联系我， 跟我一起从零到一的养一只能够投资的小龙虾。