DeepSeek 在 Alpha Arena 的胜利，不是偶然，而是垂类模型对通用模型的一次胜利。对于我们开发者而言，不需要迷信“参数量越大越好”。在量化交易这个赛道，一个逻辑严密、懂概率、能输出结构化数据的 7B/67B 模型，远比一个只会写诗的万亿参数模型更有价值。既然工具已经准备好了，剩下的，就是看谁能把 Python 代码写得更风骚了。

本文将详细介绍如何通过Python的requests库接入DeepSeek智能API，实现数据交互与智能对话功能。文章涵盖环境配置、API调用、参数解析、错误处理等全流程内容，并提供完整代码示例。

量化交易的本质，是信息差的变现。过去，这种信息差掌握在拥有几千台 H100 的顶级私募手里。而现在，通过 DeepSeek 这样的接口，我们普通开发者也能以极低的成本，调用这种机构级的“大脑”。不要只是在群里讨论“哪个模型强”了。打开你的 IDE，用 Python 跑通上面的代码。行动，才是离 Alpha 最近的路径。

我们不再继承，而是定义一个BaseAgent类。import abcself.memory = [] # 短期记忆：最近的决策逻辑"""输入市场状态，输出结构化决策"""你是一个专业的量化交易 Agent。请根据传入的 JSON 格式市场数据，判断交易方向。必须调用 tools 中的 'execute_trade' 函数来执行操作，或者返回 'wait'。"""messages=[],tools=

2025年的今天，随着LLM和开源工具的普及，创造一门属于自己的编程语言不再只是图灵奖得主的专利。本文将带你跨越从“Hello World”到“语言设计者”的鸿沟，当你在GitHub发布第一个版本时，记住：Rust历经10年才走向成熟，Swift背后是苹果的万亿生态。：AQ语言选择解释型路线，通过虚拟机实现跨平台，同时预留编译接口，兼顾开发效率与执行性能（参考某开源项目设计思路）。：某开发者设计的

安装依赖main.py3. 生产级脚手架：七步统一日志把下面代码放到 ，项目启动时一次即可。完整代码（可直接复用）FastAPI 中间件：自动注入 request_id4. 常见问题 FAQ现象根因解法终端仍然出现双份旧 handler 未清干净确保在新增 add 之前执行多进程日志错乱未开异步队列所有422 报错无请求体框架提前抛错在中间件里并日志文件中文乱码Windows 默认 GBK显式5.

文心快码3.5S（Super Synergistic AgentS）正式发布！这次升级，文心快码Agentic Coding开发体验直接拉满！人机协同开发更进一步！🤖 更聪明的编程智能体，同时突破上下文窗口限制，搞定复杂任务Zulu：不仅懂你还会灵活调用工具，多文件协同编辑，代码一步到位。Plan：与你协同澄清并完善需求，拆解为清晰可执行的步骤，让代码贴合预期。UT：写单测超棒，同步提供覆盖率报

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