Orange juice

[Amto @XAMTO_AI]

阿布量化（abu）开源量化系统，一套系统覆盖A股、美股、港股、期货、期权、比特币。

它的特别之处在于把缠论、波浪理论、形态识别和机器学习揉在一起做策略优化，还配套了《量化交易之路》这本书。

🔗https://t.co/BG51yrBviL

[pxeeww @PXeeww]

#Codex
最近熬了几个通宵，记录一点 Codex 的使用心得

1. 关于子智能体的灵活使用，新开 Codex 对话输入："读取我的所有项目，帮我建立一个15 人以内适合我的持久子代理团队，团队成员明确他的职责，并且指定每个成员使用的模型和推理级别。当团队建立后，编辑全局 agents.md，告诉他我的每个对话根据需求可以自动判断启用团队子智能体。最后输出团队人员名称、职责、模型与推理级别，输出全局 agents.md 的链接，输出团队文件夹的链接，方便我自行查看”。
这个能让任意模型对话的情况下，自动判断使用合理的子代理并行工作，结果是速度快完成度高还省 Token，要注意的是有可能会给某些角色分���gpt-5.3-codex-spark模型，这个需要手动改，因为gpt-5.3-codex-spark额度太少了，几次工作就没了，然后会不停的出错。

2. 项目快速迭代期或线上调试期，codex 花大量精力做安全、边界、门禁、复杂测试体系、生产级加固……我曾经一个任务 codex 做了 17 个小时才结束，估计 15 个小时都是在打转修复，临时解决方案：
在对应的项目中打开新对话输入：“我的项目目前是“线上内测与功能快速迭代”时期，当前工作的核心职责是快速开发整套系统工作流程、打通基础功能、完善算法效果与运行链路、完善 ToB/C 端 API 接口，并把这些能力部署到线上内测环境。所有工作必须围绕这一职责安排时间，不得主动把工作重心转向网络安全专项、全面生产加固或复杂测试工程，将你认为必要的��度测试、安全扫描、网络安全等工作计入备忘文档，每次完成对话的工作后都需要更新备忘文档。你自行利用对话与记忆判断项目的成熟度达到需要关注以上被边缘化的内容时在对话中提醒我：“项目应该进入下一阶段，应该更新 agents了”。将以上内容标准化后写入项目级 agents.md，然后将项目级 agents.md链接发给我，我会再次审核”
这个因项目而异，工作重心与边缘化事件让你的 codex 帮你写，拿我这个发给他做参考就行，记住这个一定是项目级的，不是全局级的。

3. 一定要善于利用“侧边聊天”的功能，右上角打开右侧栏就会看到侧边聊天的选项，这个可以看作是主对话的临时子智能体，只不过是有人工控制，我经常用到的对话是“看看主对话是不是跑偏了，如果偏离了主线任务，帮我纠正”，“告诉主对话，热加载 agents.md”，“看看主对话的工作做到什么���度了，���计还有多久结束”，“看看xxx对话，他有没有激活子智能体，每个子智能体的职责是什么，使用了什么模型，你有什么建议来优化子智能体团队的职责或者模型与推理级别”等等
侧边聊天最大的好处是不会污染主对话，这个应该挺重要的。

[爱吃折耳根的Ace @_zheergen]

🚨 卧槽！开源圈冒出个项目要干翻彭博终端—FinceptTerminal！

GitHub 28K+ stars，C++20 + Qt6 原生开发，启动不到两秒，单文件部署。不是 Electron 套壳，是真的原生性能。Bloomberg 一年两万刀，这个 AGPL-3.0 开源免费。

核心亮点：
> 37 个 AI 投资 Agent：巴菲特、芒格、彼得·林奇、格雷厄姆……一键切角色帮你分析
> 100+ 数据源全接：Yahoo Finance、FRED、IMF、World Bank，A 股走 AkShare
> 16 家券商打通：IBKR、Alpaca、Zerodha，实盘直接下
> MCP 原生集成，直接接 Claude Code 用
> QuantLib 18 模块：期权定价、随机模型、波动率、固收——CFA 级别工具箱
> 可视化拖拽节点编辑器，不写代码也能搭策略
> 支持 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Ollama 本地跑，不绑定任何模型

美股切 Lynch 扫成长股、港股切芒格审逻辑、A 股走 AkShare 拉数据扔给 AI Agent 出报告。Bloomberg 能干的它干七八成——省下的两万刀，够装一台顶配 PC 了

[继承封装和多态 @_wyckoff77]

@geekbb https://t.co/UOsm8catq6
可以看看我这个嘛

[KK.aWSB @KKaWSB]

送人送到西，兄弟们，GitHub 上的量化交易项目已经卷到这个地步了，有很多拿来就用的好策略可以练手（合集送上）。

华尔街团队年薪百万干的事,这些开源项目免费给你,还带教程。

Qlib(微软官方) AI 量化投资平台,从挖因子、训模型到回测全链路,39k 星 https://t.co/aO1QOZmydd

TradingAgents AI 多 Agent 量化交易框架,模拟一整个交易公司：基本面分析师+情绪分析师+技术分析师+交易员各司其职。https://t.co/f5SYFXKnaS

OpenBB 开源版彭博终端,机构级投研数据全免费,分析师、量化、AI Agent 都能用,近 70k 星 https://t.co/DyZnNvrgVT

FinGPT 开源金融大模型,情绪分析比 GPT-4 微调还准,一张 3090 就能跑 https://t.co/W7tpTLfqmp

FinRL 用强化学习自动炒股的开山框架,NeurIPS 论文出身,训练 5 种 AI 交易员互相打擂台 https://t.co/S2GJAuK8Yd

Qbot AI 自动量化机器人,从取数据到���盘全流程本地部署,16.7k 星 https://t.co/Kxdg022rb7

vnpy 国内量化老炮都在用的框架,股票期货加密货币全支持,从回测到实盘一条龙 https://t.co/8Vw2Q5WQUo

vectorbt 回测速度怪物,几秒钟测完几千个策略,pandas 用户直接无缝上手 https://t.co/RDgysJCiRk

以前这些能力，是对冲基金的护城河。
现在,一句指令让AI干活的事。

[Geek @geekbb]

QuantSkills 组织的导航仓库，把旗下几十个量化「技能」和「智能体」按分类整理成可点击索引，方便量化开发者找、装、复用因子、研究和交易相关的标准化资产。

https://t.co/NnWUMPYvZo

[Jealousy 尼卡 @eastweb3eth]

一屏式全球金融资讯

我一直在找一个一屏能展示全球金融信息的仓库，这次终于被我找到了。抛开功能不谈，这个仓库很大的一个用处是【装逼】，毕竟当我老婆看到屏幕上密密麻麻的金融信息的时候，她肯定会认为我极其专业😝。

首先这个库本身就支持中文，此外功能也十分强大，我简单列一下：
1. 全球市场资讯：沪深 / 恒生 / 道琼斯 / 纳斯达克 / 标普 / VIX / 美元人民币汇率，指数分钟级走势同屏联动
2. 大宗商品与加密货币：纽约金银、伦敦金、沪金、伦铜、原油、BTC，价格与日内曲线实时刷新
3. 美债收益率监控：10Y / 2Y 收益率、2s10s 利差、收益率曲线形态与历史月度变迁
4. 板块热点雷达：行业 / 概念板块涨跌排行，点击板块联动成分股、龙头股与资金流
5. 资金流向追踪：个股主力净流入 TOP 榜、板块资金分钟级累计曲线、热门股 / 涨幅 / 跌幅榜单
6. 产业链全景：半导体、AI 算力、新能源车、机器人、创新药等产业链，上中下游标的分层展示并联动行情。支持手动编辑或从问财自动获取股票列表。
7. AI 观察：OpenRouter 日度榜单 API，追踪全球 50+ 大模型厂商 Token 消耗量趋势（支持 7d~1y 时间范围）。
8. 大模型价格竞争观察
9. 财报窗口
10. 商品价格页
11. 7×24 快讯聚合

具体的样式我截图放在下面，大家可以查看。可以说功能是十分强大~

我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

[Jealousy 尼卡 @eastweb3eth]

InStock股票系统

13.8K星星的仓库根本不需要夸了。 需要的朋友直接上就行了，最好的开源股票系统之一，而且还是原生中文。

仓库地址：https://t.co/RhLUrWDFco

简单介绍一下功能：
1.综合选股
2.股票每日数据
3.股票指标计算
4.判断买入卖出的股票
5.K线形态识别
6.筹码分布
7.策略选股
8.选股验证
9.自动交易

我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

[Polo贱🕊️| 来Gate事件合约抢百万积分 @xiaojianjian567]

POLO之前自学过一段时间缠论，奈何机缘未到没有悟透。（缠师也说过，数学是世界上最美妙的语言）

缠论它不预测，而是分类。所有走势只有两种：生和灭。

你以为技术分析是玄学？
不是。是因为你没遇到缠论。
有个开源项目把缠论做成了量化工具，5千多星，纯Python。
它叫czsc ，缠中说禅技术分析工具。

项目名：czsc
语言：Python
Stars：5,073（近30天）

它是做什么的？

把《缠论》这套技术分析体系完整工程化。包括分型、笔、线段、中枢、走势类型这些核心概念，全部代码化、自动化。

核心能力：
分型识别、笔的划分、线段检测、中枢定位、走势类型判断、买卖点提示。支持日线/分钟线/ Tick级数据。可接入AKShare、Tushare等数据源。

技术栈：Python + NumPy/Pandas，结构清晰，文档��细。

Polo的看法：
我之前觉得缠论玄，是因为它的文字表述太抽象。但这个项目让我意识到，缠论的本质是一套几何动力学 ，用数学语言描述市场的多空博弈结构。

它和牛熊没关系，和基本面也没关系。它只研究一件事：走势的生长和终结。

如果你还在凭感觉炒股，不妨试试用缠论的框架重新看市场。也许打开新世界。
🔗 https://t.co/XfjdFv8lkB

[Orange juice @Juice7Orange]

@q083v4 牛逼

[Orange juice @Juice7Orange]

@cnfinancewatch 111

[Orange juice @Juice7Orange]

@bbloveu7777 她是不是前段时间注销账号了？

[Tinkle @aiTinkle]

1月5号我发布的，从第一性原理出发，研究ai交易的底层逻辑。

随后，基于底层原理，研���出来了识别regime的ai自适应网格交易，目前在内测中，相当的稳健😊。

图三，我们已经把行情模式分为36个子分类，每一个分类对应一种执行策略。

如果你能读懂我上一篇文章，就知道我们的方向是站在ai+量化双巨人的肩膀上前行，很少有人真正理解我们在做什么。

[看不懂的SOL @DtDt666]

10 款美股投资高效实用工具组合推荐！

1. 实时行情与深度研析工具
Yahoo Finance：可便捷查看实时股价、盘前盘后表现及基础财报数据，是快速追踪自选股波动的轻量化工具。

Seeking Alpha：以众包研报为核心，涵盖个股多空分析观点；其财报电话会议记录功能，可帮助直击管理层沟通内容。

2. 宏观经济与权威资讯渠道
WSJ（《华尔街日报》）：聚焦美联储政策、利率、美国本土经济数据（非农、CPI 等）及大型企业官方动向，是华尔街资金关注的资讯核心。

FT（《���融时报》）：视角更趋国际化，在全球货币政策、供应链变化对美股的影响分析上表现突出，适合把握宏观趋势。

3. 金融知识与系统学习平台
Coursera：提供 “公司估值”“金融市场原理” 等体系化课程，助力构建正统金融分析框架，而非仅依赖消息驱动决策。
Investopedia：可拆解做空、期权、EBITDA 等复杂金融术语，是新手入门与老手知识补漏的实用金融词典。

4. 科技赛道垂直信息工具
Tech Crunch：覆盖初创公司动态、新品发布、风投动向，有助于挖掘科技赛道中小盘标的；也可通过头部企业收购动向预判其业务布局。
The Information：付费订阅类深度媒体，主打科技行业内幕信息（如巨头竞争、企业内部变动等），适配高���息密度需求的科技股投资者。

5. 市场情绪与另类观察渠道
Reddit：通过 r/wallstreetbets、r/stocks 等社区，可感知散户情绪与市场非理性波动，便于识别逼空、散户抱团等行情。

Spotify：通过《Acquired》《All-in》等商业播客，获取企业发展史、高管访谈等深度内容，补充传统数据之外的商业认知。

[Orange juice @Juice7Orange]

@EcooleZero 图片是ai做的分析报告么

[Orange juice @Juice7Orange]

@Wa1tsm 能自我批评的kol就很🐮了 为数不多👍👍👍

[Orange juice @Juice7Orange]

@Lixon236 黄金这周有行情吗

[Orange juice @Juice7Orange]

@WuChuanIJ 刚问 就发rsp了 👍👍👍

[Orange juice @Juice7Orange]

@cnfinancewatch 1

[Orange juice @Juice7Orange]

累
有点崩溃 想哭