Qlib 的强化学习框架通过和等组件支持量化投资中的复杂决策优化，例如订单执行和投资组合管理。强化学习通过与环境的交互学习最优策略，最大化累积回报。环境（Environment）：模拟金融市场，基于历史数据提供状态、动作和回报。策略（Policy）：强化学习代理（Agent）根据当前状态选择动作，例如买入或卖出股票。执行器（Executor）：处理订单执行逻辑，支持多层次策略优化（例如，优化特定投

Ollama 允许通过Modelfile自定义模型，适合需要特定配置或导入外部模型（例如 GGUF 格式）的场景。

使用TopkDropout策略，每日调整股票组合完整回测流程，包括风险分析和绩效评估。

在https://pypi.org/project/opencv-python/#files上下载wheel文件pip3 install C:\Users\Administrator\Downloads\opencv_python-4.4.0.44-cp38-cp38-win_amd64.whl

CrewAI 是一个轻量、高性能的框架，专注于多 AI 代理协作，能够通过角色扮演和任务分配实现复杂任务的自动化。它支持灵活的定制、外部工具集成以及多种大型语言模型（LLM）的使用，适用于从简单任务到企业级复杂场景的自动化需求。编辑文件，定义两个代理：研究员和报告撰写者。writer:编辑文件，定义两个任务：研究和报告撰写。CrewAI 提供了一个强大而灵活的框架，用于构建协作 AI 代理团队。通

高维度：市场数据包含大量变量，传统方法难以有效处理。非平稳性：市场动态随时间变化，模型需具备适应性。持续波动性：价格波动频繁，策略需兼顾预测准确性和稳健性。自动化程度低，依赖人工干预。可解释性差，难以追溯决策逻辑。因子挖掘（factor mining）与模型创新（model innovation）之间缺乏协调优化。RD-Agent(Q) 通过多智能体协作和数据驱动的方法，解决了这些问题，实现了全栈

Alpha158 的特征可以分为以下几大类，涵盖了价格、成交量和滚动窗口（rolling window）等多种计算方式。这些特征是基于日频 OHLCV 数据，通过数学公式和统计方法生成的因子。KBar 因子（K 线相关因子）： 这些因子基于 K 线（KBar）的价格关系，主要描述开盘、收盘、最高、最低价之间的相对变化。示例包括：KMID：(close - open) / open（收盘价相对于开盘

如果您想使用其他数据源（如 Yahoo Finance 或其他市场数据），需要手动准备数据并转换为 Qlib 格式。Qlib 支持 CSV 格式的数据，具体格式要求请参考Qlib 文档。

转载自：https://www.aiuai.cn/aifarm1159.html在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Dice coefficient) 损失函数出现的频率较多，自己也存在关于分割中 Dice Loss 和交叉熵损失函数(cross-entropy loss) 的一些疑问，这里简单整理.1. Dice coefficient 定义Dice系数 - 维基百

以比亚迪为例，要获取A股比亚迪的十年的历史数据并保存为CSV文件，我们可以使用Python中的第三方库如pandas和yfinance。yfinance库是一个用于下载雅虎财经数据的工具，它支持股票、期权等金融工具的数据获取。