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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".
3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口)
5.保持手机不处关屏的状态
6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓)其次需要你的微信升级到新版本
主要功能: 1.随意选牌
2.设置起手牌型
3.全局看保持手机不处关屏的状态.
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2025年07月13日 18时39分34秒【央视新闻客户端】
专题:第四届·中国量化投资白皮书研讨会暨园游会
7月12日,第四届·中国量化投资白皮书研讨会暨园游会举办,倍漾量化创始人冯霁出席会议,并发表“大模型时代的量化投资”主题演讲。
他表示,今天面向同行就说点“干货”。倍漾量化主打高换手,成立第一天就用“AI 原生”思路做资管——像搭 AI 科技公司那样搭投研系统。当年大家质疑“机器学习能炒股吗?”现在已无人再问。
先补一点理论,机器学习的核心只有一句话:在训练集上学到的函数,如何在没见过的数据上依旧有效?这就是泛化。80 年代图灵奖得主 Valiant 给出的 PAC 学习框架把它形式化:只要算法能以大概率保证误差有界,我们就敢把模型搬到实盘。
那金融市场能不能学?市场非有效,除当前价格外还有信息可被利用;时序分布会漂移,但高频数据漂移最慢——分钟级、tick 级几乎满足独立同分布;样本量极大:沪深交易所一天 3 亿笔,千日就是 3,000 亿点。冯霁指出:在高频领域,机器学习不仅可学,而且只会“欠拟合”,不会“过拟合”。
再说“黑盒不可交易”的误解。可解释有两条路:用白盒逼近黑盒,再把可解释部分全部扣掉,剩下的才是真 Alpha——Barra 框架早就在做,我们把它搬到高频维度;不解释模型,只监控统计量。就像你敢坐高铁是因为事故概率极低,而不是司机随时向你解释操作。只要监控指标稳定,就能上实盘。
大模型来了,游戏规则重写。NLP 以前是分词→词性→特征→模型→评估的流水线,现在三步完成:预训练→监督微调→强化学习。量化投研也会走同一条路——不是修修补补,而是整条生产线重构。
倍漾已经把团队拆成两块:机器学习组——负责“准”;高性能计算组——负责“快”。没有“因子岗”,所有人围绕一个统一底座迭代。
为什么短周期最先被 AI 攻下? 无效性多,信号足;分布稳,可学习;非线性模式丰富,人工难刻画。周期越短,AI 垄断性越强;周期越长,难度指数级上升。
AI 投研系统还有一大优势:升级可规划。传统投研靠灵感,我们像软件工程一样排期:GPT-2 出来就能预见 GPT-4 长什么样。倍漾内部研发排期已排到三个月后,国庆前哪些能力会提升多少,现在就能写下 OKR。
备注:本文由AI辅助,根据直播速记整理而来,未经本人确认,基金有风险,投资需谨慎!