低代码策略量化平台更新|大模型agents生态的一些思考

原创内容第680篇,专注量化投资、个人成长与财富自由。

用户判断星球会员后,会获得10个积分:

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当其他用户发布策略,设置为下载需要积分时:

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下载策略会扣除相应的积分,扣除的积分属于策略所有者。

策略运行结果支持把名称显示出来:

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策略列表支持显示作者名称:

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支持按类型筛选ETF:

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后续会持续补充因子、规则和策略。

也支持大家低代码开发与发布策略,特别合适没有代码基础,或者不想安装python环境的同学们使用。

大模型相关

第一性原理,看大模型周边框架。

两个比较大的框架:langchain和llamaindex。

且对国内生态不友好。

最关键的问题是,它们到底做了什么呢?封装了不少东西,新手看得云里雾里,还以为是LLM就应该这么复杂呢。

其实,大模型api,尤其是openai兼容的api,本身调用是非常简洁且易用理解的,但被包装一层就更显复杂。

封装如果有用,或者带来很多便利当然好。

但事实上没有,大模型周边,有几件事:

1、所谓“记忆”,就是query的历史。需要的话,每一次带上就好了。然后是什么?

2、RAG,也就是第三方库查询一些片段,带到你的query里作为背景信息。

3、调用函数。全天候风险平价策略下载 | Quantlab AI v0.2:OpenAI的Swarm适配国内大模型(附python代码下载)swarm这种轻量的封装是有价值的,代码量也很小。

多智能体协作,目前还是概念,智能体之间协作,主要还是靠人工拆解来完成。

主要还是与大模型的交互上,也就是prompts。而prompts本身,也取决于大模型自身的能力。就是模型本身厉害的话,你怎么写也响应得还可以,如果本身模型不够,你如何tuning你的prompts也是没有用的。

大模型厉害的地方,在于,它能直接接受你的自然语言问答,意图识别与多轮对话,这在传统nlp领域里很难的命题。

AI量化实验室 星球,已经运行三年多,1200+会员。

quantlab代码交付至5.X版本,含几十个策略源代码,因子表达式引擎、遗传算法(Deap)因子挖掘引等,每周五迭代一次。

(国庆优惠券)

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吾日三省吾身

进攻是最好的防守。

与其无端地担心这或那,这种事情是应接不暇的。

“顺其自然,为所当为”是基础原则。

在坚持和等待中积蓄力量。

读刘邦和故事,与朱元璋竟然有很大的相似。

好在咱们这个时代,人生是旷野而不是轨道。

不必一条道走到黑。

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(限时免费,感兴趣可入,关注读书,超级个体,AGI与财富自由)

作者:AI量化实验室(专注量化投资、个人成长与财富自由)

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