TradingAgents 是一个基于多智能体（Multi-Agent）架构的开源交易系统，内部集成了多个由大语言模型（LLMs）驱动的智能体，分别承担分析、判断、交易和风控等角色。它不是单一策略，而是模拟一个投研+风控+交易全流程的 AI 团队，从多维度解析市场，再集体决策是否执行交易。

FinGenius 是一个基于“多智能体 + 博弈论 + A股实战逻辑”的开源AI金融分析平台，是目前首个明确支持A股市场的AI多智能体系统。它的特别之处在于，不再用一个单一的“大模型”试图解决所有问题，而是构建了一个由多个“专业AI分析师”组成的协同系统，每个Agent各司其职，专注于一个维度，用协作和博弈的方式完成金融分析任务。舆情Agent：跟踪市场情绪，识别热词风向游资Agent：自动解读

你有没有遇到过这种情况？就是你用上了大模型，想着让它帮你对接点工具，比如 GitHub、Slack、数据库什么的，结果刚动手就开始写接口、调 API、配 token、测 webhook……写到最后，感觉自己不是在“用 AI 提高效率”，而是在“帮 AI 打工”。我自己就踩过不少坑，每接一个工具，都得单独撸一套对接代码。而且每个模型都有自己一套插件标准，Claude 一种，ChatGPT 一种，Cu

TradingAgents 是一个基于多智能体（Multi-Agent）架构的开源交易系统，内部集成了多个由大语言模型（LLMs）驱动的智能体，分别承担分析、判断、交易和风控等角色。它不是单一策略，而是模拟一个投研+风控+交易全流程的 AI 团队，从多维度解析市场，再集体决策是否执行交易。

想自动化登录网站？没问题！想批量爬取网页数据？小意思！想定时打开某个网站？安排！反正，只要是你手工操作的网页任务，基本都可以用 Playwright 自动化完成。下期我们将会介绍基于Playwright 的实战项目，爬取免费素材网站某个用户的图片并保存本地。❤️。

记住：你不需要成为 Python 大神，先学会像工程师一样“说人话”跟 AI 对话。设定角色提供上下文拆解任务添加限制慢慢练，你会发现：AI 不只是帮你“写几行代码”，而是真正能陪你研究量化策略的伙伴。今天关于AI提示词的分享就到这里了，那么问题来了：大家在用 AI 做量化的时候，最常遇到的困难是什么？是代码看不懂，还是策略逻辑写不出来？欢迎在评论区说说，我会挑几个典型问题，用提示工程思维来给大家

👋 朋友们，今天我们来聊聊 Python 里一个低调却至关重要的文件——。说实话，这玩意儿刚开始学 Python 时，很多人（包括当年的我）都是一脸懵：“这啥？删了会咋样？”有些人可能听说过它是“包的标志”，也有人觉得它“没啥大用，可以忽略”，更有甚者以为它“只是个装样子的文件”😂。今天，我们就来彻底搞清楚到底是干啥的，以及它如何影响 Python 项目的结构和运行。在聊之前，我们得先弄清楚

所以，AI 是工具，不是交易员。真正赚钱的策略，还是得靠你自己设计、验证、优化。过去我写一个双均线策略，从导入数据到跑出第一版回测，少说也得小半天。“帮我写一个基于日线的双均线策略，并用backtrader回测。过去你要查文档、调语法、debug 半天，现在全程不到 1 分钟。这种“懒”，不是放弃思考，而是把时间省下来做真正能提高收益的事。别逗了，这些重复工作，AI 10 秒就能帮你搞定。我们直接

在A股这个每天风云变幻的市场里，单纯靠市盈率、市净率来判断一只股票值不值得投，已经是了。今天给大家带来一个非常有意思的 Python 开源项目——（作者在 Gitee 上开源），它不仅能做传统的价值投资分析，还融合了《道德经》的智慧和巴菲特、格雷厄姆、林园等大咖的投资视角，用 AI 来帮你盯盘、诊股、给建议。我看了项目代码和功能之后，最大的感受就是——它不仅是个，更像是一套。

今天，我们深入探讨了Modin如何通过并行计算提升大数据的处理速度，让数据分析变得更加轻松高效。对比 Pandas，Modin 在数据读取、处理速度等方面表现得更为出色，特别是在面对大规模数据时，能够显著提升效率。🎉当然，Modin 并不是全能的，仍然有一些操作可能在兼容性上有所欠缺，但对于绝大多数数据分析任务来说，它已经是一个非常强大的工具。你无需重写大部分代码，只需要替换为，就可以获得性能的