只不过rdagent更专有一些，直接面向r&d的过程去生成模型，面向数据驱动的场景直接建模。有没有一种可能，借助大模型的能力，把这个过程直接自动化，那样的话，科研就非常轻松了。以前我们做量化，需要到量化社区，前沿论文中去找线索。而且多数论文是没有代码复现的，我们还需要花大量的时间去复现。她做放射性研究，纯粹出于好奇，就想搞清楚，这个放射性背后是什么。4、ETF维度筛选：热门ETF，LOF，分类：宽

在金融量化交易中，RD-Agent能够自动从海量的研究报告中提取关键因子并生成相关模型，大幅减少因子生成的时间，同时确保因子库的广度和深度。：RD-Agent将生成的因子整合到现有的因子库中，并与微软的Qlib系统进行回测，以评估这些因子在实际市场中的表现，加速策略的验证过程。曾几何时，这是金融量化人的梦想，机器可以读文献，然后自己写代码去复现论文，生成因子集，做出策略，还会自动优化。传统的投研流

all_sell = _rules(task.select_sell, b_or=True)# 卖出 求或，满足一个即卖出。3、全新的回测引擎——这一版本的重写，个人是比较满意的，基本都是向量化计算，可以达到极速回测之效果。quantlab代码交付至5.X版本，含几十个策略源代码，因子表达式引擎、如果你发现自己没有特别擅长的事情，那就去读书，分享读书心得也可以。原创内容第656篇，专注量化投资、个

每个框架各有所长，比如bt特别适合资产配置、轮动策略，而backtesting.py适合单标的择时（backtrader的单标的版本，但策略和指标比backtrader直观和易用），pybroker支持机器学习，尤其是WFA股东训练。从回测的角度，Quantlab5.0（计划中），会引入多个回测框架，包含但不限于：bt, backtesting.py, pybroker或backtrader， q

十年风雨行，他先后走掉了19个脚趾甲，穿烂了52双鞋，行走八万一千多公里，经历19次抢劫，40多次野兽出没。# 无法给一个算子定义多种类型，只好定义多个不同名算子，之后通过helper.py中的convert_inverse_prim修正。遗传算法本身并不复杂，但gplearn的实现，把问题复杂化了，尤其在因子挖掘这个场景。愿每个人都能跳出日常的琐碎，找到内心的信念，那个方向感，那个有召唤感的使命

网站作为星球的重要补充，未来会给星球同学提供策略平台，参数，甚至是智能化的功能。原创内容第1032篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。首先需要一个智能体框架，尝试通义开源的AgentScope。登录后即可以查看策略最新的持仓。网站主体功能已经重构完成，基本上是重写，但是值得的。规划一个智能化的功能——“金融量化多智能体平台”。明天添加订阅功能，订阅后，即可以看到调仓信号。（以上为大

再进一步，最好是建议两个智能体团队，完成大部分的事情，比如文章，视频等，既是内容，也是流量。今天开始，我们在重构的因子表达式的基础上，重构咱们的因子挖掘系统，还是基于deap。原创内容第1008篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。对于gplearn，deap天然支持多支标的，支持常数项。还能怎么着呢，想回应就回应一下，不想回应就直接无视。今日策略：年化436%，回撤7%，夏普比5.

backtrader的下游接实盘方案，考虑到大家的门槛，使用easytrader，对于所有人都没有门槛，而easytrader也可以无缝对接到miniqmt——这里的实盘包含：股票、可转债和ETF。backtrader为引擎，会结合bt的特点（事实上，我们在backtrader的通用模板里，引入了bt的ffn库，来做指标计算，结果分析和可视化）。上游的策略和因子：从规则策略出发，然后是多因子，包含

column_filters=(BooleanEqualFilter(column="active",name="Active"),)#定义过滤器。也确实一直在为之努力。column_list=("_id","name","symbol","list_date")#定义要显示的字段。回顾毕业这20年，想想，如果回到大学时代，回到大学毕业那个路口，遇到年轻时候的自己，你会尝试对那时的自己说什么呢？如

原创内容第1025篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。使用optuna机器学习调参来优化策略表现。在Backtrader中使用Optuna进行多参数优化，可以更高效地找到最佳参数组合。