最近这几年最令人关心的科技层面的事就是LLM的发展了，纵然有人在研究使用AI进行交易，或者通过AI分析行情，但是总似乎没那么自动化，也没那么聪明，看起来傻不拉几的，跟个簏儿一样，总有点和头脑风暴的金融市场不太搭噶。对于十几万本金的账户来说，这点钱换来永不滞后的政策先机，简直是一笔过于划算的买卖，完全替代了一个会遗漏会疲惫的月薪过万的行业研究员。跑了OpenClaw的交易员和纯手工看盘的散户，早已是

最近这几年最令人关心的科技层面的事就是LLM的发展了，纵然有人在研究使用AI进行交易，或者通过AI分析行情，但是总似乎没那么自动化，也没那么聪明，看起来傻不拉几的，跟个簏儿一样，总有点和头脑风暴的金融市场不太搭噶。对于十几万本金的账户来说，这点钱换来永不滞后的政策先机，简直是一笔过于划算的买卖，完全替代了一个会遗漏会疲惫的月薪过万的行业研究员。跑了OpenClaw的交易员和纯手工看盘的散户，早已是

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之前我们发过一篇，聊了做市商如何通过微观结构预测来规避逆向选择。逻辑很直白：既然高填单率往往绑定着逆向选择，那当我们预测到接下来的价格漂移时，不去挂单或者果断撤单就好了。在平稳的行情下，这套逻辑跑得很好。但是在真实的做市实盘中，一定还会遇到这样的问题：在某些极端猛烈的单边行情下，你的预测模型明明非常准，系统也毫不犹豫地发出了撤单指令，但单子就是撤不下来，被硬生生吃掉，紧接着就是一波结结实实的账面亏

其实他们的本质都是求数学期望，而Transformer之所以变得最流行，是他解决了如何并发求数学期望这问题，让你的算力可以并发运行让你的1000张卡可以同时训练。所以要使用AI做一个量化策略，涉及到的AI模型的底层数学问题很少很少，你如果改了Ai底层数学/代码，也只是可能让ic0.05变成ic 0.06，这一点点很重要吗。觉得现在ai发展的那么快，各种CNN RNN 树模型，有了这些后，我要在金融