量化交易中的市场状态自适应策略
本文介绍了量化交易中如何利用AI构建市场状态自适应策略。通过隐马尔可夫模型（HMM）和马尔可夫转换GARCH（MS-GARCH）检测市场状态变化，动态调整交易策略，以应对不同市场环境。文章详细阐述了四阶段框架，并探讨了多尺度架构的应用。
投资 / 量化交易
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如何使用图工程构建多因子Alpha模型
本文详细介绍了如何利用图工程构建对冲基金级别的多因子Alpha模型。作者阐述了从Prompt、Loop、Swarm到Graph的技术演进路径，重点介绍了Slate这一运行时工具，它能通过JavaScript编写的程序自动化执行复杂的图结构任务，解决了多智能体系统中的协调与失败处理难题。
量化交易避坑指南：开源项目揭示的8大血泪陷阱
基于对1438个GitHub量化开源项目的深度分析，本文揭示了量化交易中最致命的八大陷阱：包括过拟合、前视偏差、零滑点假设、幸存者偏差等。文章通过真实案例拆解了回测与实盘断层的原因，指出70%的开源项目代码质量不达标，且鲜有项目防范核心风险。文末附带了30项上线前的严审检查清单与黄金法则，强调风控前置、样本外验证及对开源代码的理性批判，警示入门者敬畏风险，避免将“玩具代码”投入真金白银的实战。
不进 Jane Street 也能玩量化：用 AI + 免费开源工具搭交易系统
文章指出量化交易的门槛已从昂贵的数据和工具降至零，通过 OpenBB 获取数据、Qlib 进行研究、backtesting.py 进行回测等免费开源工具，普通人可搭建完整交易系统。文章强调量化本质是寻找统计规律而非预测，并需严格执行风控纪律，AI 可辅助研究和编程，但不可直接下达交易指令。
回测236个TradingView策略：交易频率是手续费杀手
团队对236个公开策略进行了严苛的逐笔交易回测验证。结果发现，仅有21个策略在HyperLiquid真实费率下实现了年化超10%的收益。数据揭示交易频率是影响盈亏的关键因素：高频策略几乎全被手续费击穿，而低频策略（如4年仅4笔交易）保住了绝大部分利润。文章详细展示了流水线过程、Top 21榜单以及均值回归、动量等不同类型的四个深度案例分析。
Minara Strategy Studio: 让量化交易普及化的 AI 平台
本文介绍了 Minara Strategy Studio，一个旨在让大众都能使用量化交易的 AI 平台。传统量化交易需要编写代码、回测、调优和部署，通常只有机构具备完善的基础设施。Minara 打破了这个流程，提供自然语言输入生成策略代码、即时回测、AI 分析优化以及一键部署实盘的全闭环工作流。平台目前处于内测阶段，未来还将支持策略发布与跟随交易功能。
The Bellman Equation for Prediction Markets: How to Price Every Open Position You Hold
本文利用贝尔曼方程探讨预测市场的持仓定价，指出准确预测不代表盈利，解决“最优停止问题”才是数学优势所在。文章通过阿根廷债券利差、泽梅洛定理和红黑纸牌博弈四个经典案例，解释了如何计算持仓的公平价值，并强调期权价值往往前置，早期平仓优于死守。
2026年普通人量化交易指南：从概率论到策略架构
本文改编自@MrRyanChi，详细阐述了在Agent时代（2026年）普通人如何通过量化交易实现技术平权。文章以预测市场为例，系统梳理了量化交易的知识地图，涵盖概率论（贝叶斯推断、凯利公式）、统计学（假设检验、回归分析）及线性代数（协方差矩阵）等核心数学基础。通过通俗易懂的图解和实战作业，指导读者从“赌徒”思维转变为基于数学模型的“宽客”思维，并强调在OpenClaw等基础设施支持下，策略设计与架构能力是个体在市场中的核心竞争力。