- 功能描述：获取全部股票每日重要的基本面指标（包含换手率、量比、市销率、股息率、股本与市值等指标），可用于选股分析、报表展示等

AI被疯狂炒作，各种"颠覆性"概念满天飞，但同时，AI又被严重低估了。为什么这么说？因为它真正的潜力还远未释放，对现实社会的冲击也远未到来。

摘要：混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）已成为一种主导架构，通过将总参数与计算成本解耦，高效扩展大语言模型（Large Language ...

在量化交易的研究中，单只标的的双均线交叉或突破策略往往容错率较低，容易受到单一市场波动的干扰。相比之下，**多因子选股系统（Multi-Factor Stock...

通过仅传递ts_code可获取该股票最近6000条复权因子数据。如需使用更为久远的复权因子数据，则可以通过推荐的方案，依据trade_date进行循环遍历请求历...

传统物体检测（YOLO、Faster R-CNN）虽然精确，但需要大量标注数据训练。而最近大火的视觉语言模型（VLM）让我想到一个思路：

干了八年技术面试官，粗略算过，经手的简历少说也有四五千份。每次招聘季打开邮箱，200封简历里能让我认真看完的不超过30份。剩下的，基本扫一眼就关了——不是我没耐...

以上就是两个被拆解的问题的解决方法，当我们将这两个解决方法结合起来就能够顺利地解决用对手价下单的场景了。

llama.cpp/src/llama-quant.cpp 里的 llama_tensor_get_type 函数——它决定每一层的 attn/ffn 张量用什...

定期执行任务是许多自动化系统中的常见需求，例如资源调度、周期性数据处理、定时采购、自动化运营以及策略执行等场景。随着任务规模和执行频率不断提升，传统单机定时任务...

对于量化研究员而言，常常会遇到这样一个工程尴尬： 写好了一个技术指标策略或相关性扫描算法，想要做个简单的可视化界面进行日常复盘，但如果去写 React / Vu...

在量化多因子策略研究中，数据清洗与特征工程（Feature Engineering）占用了研究员 80% 以上的时间。当我们面对成百上千只股票、几年的日线甚至分...

在量化策略开发的过程中，很多新手习惯用简单的 for 循环遍历 Pandas 的 DataFrame 甚至是 List 来做回测。这种做法虽然直观，但在处理复杂...

通过传递每个交易日（trade_date），按照类型遍历4次获取每日沪深港通所有股票信息。