海力士最近把"套利"两个字又炒热了。 随着股票永续合约上线，SK 海力士、三星电子这些原本只在 KRX 撮合的标的，多出了一条 USDT 本位、24 小时连续报价的敞口通道。公开资料显示，币安在 2026 年 6 月 2 日上线了 SKHYNIXUSDT、SAMSUNGUSDT 和 HYUNDAIUS

> 从一张差点爆仓的网格，到一次与 AI 共同完成的策略重写 > 一张跑在韩国股指上的网格，在真实行情里露出四根刺。追着这四根刺往下挖，最后挖到的不是参数，而是一整套推翻重来的数学。而全程真正稀缺的，不是"会解题"，是"提对问题"。 - 标的：EWY 韩国股指（合约） - 形态：动态

GPT 5.6 上线第一天，我就想体验体验。 本来随便写个小工具、跑几个提示词，也算体验过了。但想想又没什么意思。新模型到底行不行，还是得拿一个真的麻烦、真的会碰到各种边角问题的项目试。于是我把自己跑了很长时间的 Polymarket ETH 15 分钟策略翻了出来。 这个老版本不是不能用，胜率看着

最近，Google Research 发布了面向表格分类与回归任务的基础模型 TabFM。 它试图简化传统表格机器学习中的建模流程。研究者不再需要针对每个数据集重新完成复杂的模型训练、参数搜索和特征工程，而是向模型提供一批带标签的历史样本，再输入一条新的待预测数据，由模型根据上下文理解特征与标签

引言：从 Harness Engineer 到 Loop Engineer 前段时间，"Harness Engineer" 的理念在量化圈流行了一阵。它的核心不是拍脑袋选答案，而是搭一个框架，让候选项在统一的评估标准下自己比出胜负。落到交易上，就是把多个标的、多组参数、多套规则放进同一套回测或评

最近 AI 实在太火了。 这两年市场上最强的主线，绕来绕去基本都绕不开 AI。英伟达、AMD、博通、台积电、美光、微软、谷歌、Meta、CoreWeave、Supermicro……每隔一段时间，总有一家公司因为财报、订单、资本开支、HBM、GPU、云计算、数据中心这些关键词突然大涨。 更有意思的是，它们往往不是孤

世界杯刚开幕，市场就给了我们一点小小的震撼教育：强队不是不会翻车，只是翻车姿势往往比我们想象得更有创意。 比如西班牙 0:0 佛得角。赛前如果只看实力、排名、阵容深度，大多数人的直觉都会很朴素：西班牙应该能拿下吧？但足球最有意思，也最折磨交易者的地方就在这里。你以为你买的是“强队胜”，实际上你买的是一整段 90 分钟

一、起点：特朗普手画K线 新闻的时效性毋庸置疑。美国空袭伊朗的消息传出后，原油价格在短时间内剧烈拉升，而在这一过程中，特朗普和伊朗的表态等因素持续交织、互相强化，把行情推向一个又一个新的区间。 我们常开玩笑说"特朗普手画K线

写在前面 最近 GitHub 上有个挺火的开源项目 AI-Trader（HKUDS/AI-Trader，19k stars），定位是"AI Agent 原生的交易平台"——不是给人用的图形界面，而是让 AI Agent 通过 API 自主完成注册、交易、社交的平台。 ![AI-Trad

最近 X 上有个人火了 如果你最近在刷 X（Twitter），可能已经见过这个账号：@aleabitoreddit，网名 Serenity。 TA 的简介只有一行：前 Reddit WallStreet

最近在 X 上刷到一篇挺有意思的文章。 作者讲的是自己这些年怎么靠一套“飞轮”慢慢滚起来的：三个轮子——现金流、核心资产、Alpha——互相反哺。剥到最里头，其实就一句话：先想办法活下来，活得够久，再谈复利。 这套东西是作者一路手动

一、史上最大 IPO 潮，散户只能干瞪眼？ 2026 年，科技资本市场正在迎来一波史无前例的 AI 巨头上市潮。三家公司，三种叙事，合计估值逼近 4 万亿美元。 SpaceX： 2026 年 4

前言：为什么不做币种，要做 TradFi？ 做过币圈网格的人都有过同一个噩梦：网格刚建好，价格一泻千里，仓位全线套牢，追保证金或直接爆仓。币圈的魅力在于涨跌幅没有上限，但这正是网格策略最大的敌人——网格天生是为震荡而生的，单边行情会让它满盘皆输。 那有没有一类资产，既保留足够的日内波动让网格频繁触发，又不会

⚠️ 重要提醒 在阅读和使用本策略前，请务必注意以下三点： 1. 策略需要耐心等待开仓机会 币安下架合约属于低频事件，并非每天都会发生。策略启动后可能需要等待数天甚至更长时间才会触发首次开仓，运行期间程序大部分时间处于"待机监控"状态，请做好长时间等待的心理准备，不要因为短期内没有交易而误以为策

最近一段时间，“蒸馏”这个词被越来越频繁地使用。在 AI 领域，它通常意味着把复杂能力提炼成更紧凑、可复用的结构；而放到策略研究里，这个思路同样成立。说得更直接一点，就是把原本分散、模糊、依赖主观经验的知识，整理成可以计算、可以验证、也可以继续修正的系统。 crypto-kol-quant 这个项目最近很火，其

引言：Harness Engineer 思想 最近在 AI/ML 工程社区里，有一种思维方式被越来越广泛地讨论——Harness Engineer。 它的核心理念很简单： > 与其自己拍脑袋给答案，不如搭一个框架，让数据和实验自己找答案。 传统工程师的方式是：我认为参数 A

加密市场最近不太好过。BTC从高点跌下来，山寨币更惨，很多人开始观望，甚至离场。但就在这段时间，另一件事悄悄热起来了——RWA，也就是现实世界资产的代币化。黄金、美股、原油，这些传统市场的资产，开始以合约的形式出现在加密交易所里。各大交易所陆续上线了SPY（代表标普500ETF）、黄金XAU、原油CL这

策略背景 今年年初，一条关于有人在 Polymarket 一夜大赚一套房的消息在社区里广泛流传。带着好奇去搜具体的交易框架，发现全是标题党，一行代码都没有。没办法，只能自己动手。 刚开始其实挺没头绪的。Polym

> Vibe Trading 的思考：什么时候该用 AI，什么时候不该。 --- 最近有个概念叫 Vibe Trading——用自然语言描述交易意图，让 AI 帮你执行。说一句"保守策略，优先低波动资产"，AI 自动帮你配置。听起来很美。 但在聊 Vibe Trading 之前，我想先讲一

一、为什么需要自动化因子挖掘 如果你接触过量化交易，一定听过"因子"这个词。因子是什么？说白了，就是一种用数据表达的市场信号。比如价格动量、成交量异常、布林带位置——用来预测接下来一段时间某个币涨还是跌。 听起来简单，但真正做因子研究的人都知道，这件事有多难： >扎实的金融知识和**