Auto Quant V2 教程 | 让 Codex/Kimi/DeepSeek 做量化
Auto Quant V2 发布，旨在将通用 Coding Agent 转换为全自动推进量化研究的 Quant Agent。它不绑定特定模型，通过 Harness 架构为 AI 提供长期工作的量化研究环境，支持自我进化，解决了 AI 编写代码但难以持续追踪量化研究的问题。
全部文档 / 作者: 车厘子
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Auto-Quant 使用教程｜让 Agent 自动构建量化策略
Auto-Quant 是一个允许 Agent 自动构建和迭代量化交易策略的最小原型，灵感源自 Karpathy 的 Auto-Research。文章介绍了该项目的背景、测试效果及详细的运行教程，包括环境配置、使用 Claude Code 启动 Agent 的方法，以及如何监控实验进度。该项目证明了 LLM 在受约束的沙盒环境中具备进行高质量自主量化研究的能力。