Reinforcement Learning from scratch #1
本文是强化学习从零开始系列的第一篇，作者通过赌场老虎机的故事引入多臂老虎机问题。文章以通俗易懂的方式讲解了期望值、条件概率、贝叶斯定理、大数定律等基础概率统计概念，并推导出增量式价值估计 Q 的更新公式，为后续学习强化学习算法奠定基础。作者强调从最简单的问题出发、逐步增加复杂度的学习方式。
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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。
