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𝕭𝖎𝖔𝕳𝖆𝖈𝖐𝖊𝖗𝖘
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𝕭𝖎𝖔𝕳𝖆𝖈𝖐𝖊𝖗𝖘
@MulticoreQuark
CFA Candidate,MBA ｜RWA｜DeFi｜REITs｜Stocks｜Hedge Funds, Insights on fintech, investment strategies, market & innovative technology,Focus on statistical arbitrage.
Westminster, CA Katılım Şubat 2011
5.4K Takip Edilen624 Takipçiler
按照这速度…体重真有可能回到学生时代的140斤以下呢
真他妈科技改变生活
自己费劲吧啦一年，不如吃药一个月。说不定更不如打针两次🤣
DeFi小矿工🔶 BNB@DeFi8362
春节躺平假期正式结束，开始恢复上班作息了 刚好今早体重成功降到160以下，也算完成了吃口服司美格鲁肽的第一期计划。 现在对3mg感觉快有抗药性了…还剩十天的，吃完准备换7mg加大剂量👊
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🔥纳瓦尔——关于人工智能的最新播客（绝对值得听）：
Naval强调AI不是取代人类，而是像摩托车一样放大我们的思维能力。
应对AI焦虑的解决方案是行动。积极拥抱AI，将其作为提升个人和职业能力的工具。
强烈推荐！
Naval@naval
New podcast on AI (full episode). Links below. A Motorcycle for the Mind 0:00 If you want to learn, do 2:13 Vibe coding is the new product management 6:49 Training models is the new coding 10:13 Is traditional software engineering dead? 13:07 There is no demand for average 14:12 The hottest new programming language is English 18:36 AI is adapting to us faster than we are adapting to it 22:56 No entrepreneur is worried about AI taking their job 26:46 The goal is not to have a job 29:49 AIs are not alive 32:55 AI fails the only true test of intelligence 36:49 Early adopters of AI have an enormous edge 39:37 AI meets you exactly where you are 43:02 Always leverage the best intelligence 44:37 If you can't define it, you can't program it 49:37 The solution to AI anxiety is action
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A few geniuses solve problems and automate solutions for the rest of society.
Any society that can overcome envy to maximize the number and output of geniuses will thrive.
—— from naval
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yyw 哥哥的 Zett Engine 太强了，像是把 RAM 东西向连了 Nvidia 显卡，让 CUDA device 享受统一内存。
这个太适合推理了，而且完全是 CUDA 的。
5090 算力，解锁 512 GiB RAM
推荐关注！
vickieGPT@yyw2000
You can do it with zettEngine! Running CUDA with 25 tps under 20k USD. zett-ai.myshopify.com/zh/products/ze…
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前几天污蔑我是造谣的、骂我是大外宣的各位，快过来道歉；跟我打赌的，快来兑现诺言；声称要直播吃屎的，还有一个要送我500万的，赶紧兑现。
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搞了一个牛皮 Skills ！
从任何 Youtube 视频链接剪辑为带有双语字幕的短视频和发布文案！
一键完成火爆 Youtube 视频的拆解和发布。
- 自动下载视频和原始字幕
- 自动分析总结字幕并对视频进行分段
- 选择需要剪辑的具体分段
- 翻译已选分段对应多语言字幕
- 将双语字幕烧录进已剪辑视频
- 生成社交媒体配对发布文案
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量化没啥神秘的。实际上晚到13年前后，很多华尔街的基金的所谓量化操作（非高频量化）本质上就是搞线性回归。还有几个线性回归模型基本操作原理被别人知道之后设计一个方案来进行套利的。这种套利的思路大致就是因子拥挤（Factor Crowding）套利。因为大量基金都在做：Long 高 Momentum，Short 低 Momentum，这个时候套利者就会在 rebalance 之前 提前买入“即将被买的股票”，或在 拥挤顶点 反向建仓。最后的结果就是因子收益被提前吃掉，剩下的是 尾部风险。
08年金融危机之后，由于QE 大放水，整个美股被认为出现了长期趋势稳定期，这种用简单的趋势动量因子建模的线性模型在 2009–2012 年表现极好，因为这符合量化投资的理想模型：因子之间的关系被假设为独立或保持稳定的相关性。到了2013年5-6月，基于历史数据的线性假设瞬间瓦解了。原本互不相关的因子迅速同质化，集体收敛于同一个风险敞口——无论是贝塔波动还是流动性通通枯竭。线性回归模型全面失效。无论是 VaR 还是协方差矩阵，过去几年的历史数据进行外推出的结果完全没用了。当一家基金触发止损开始减仓，会直接冲击价格，进而触发另一家量化基金的卖出信号。这种基于算法的连锁反应，最终演变成了一场全行业的“多杀多”惨剧。
13年前后这次集体崩塌，被视为量化行业的“成人礼”。它不仅击碎了对线性因子的盲目崇拜，更迫使整个行业开始反思：真正的风险往往不在模型之内，而在模型之外。
这次事件后，行业发生了深刻的范式转移：机构不再单纯追求夏普比率，而是开始死磕机制切换（Regime Switch）和尾部风险；交易执行也从机械化转向随机化，以防被对手方捕捉。
许多量化老兵最终明白了一个苦涩的道理：在极端市场中，你最大的对手不是市场波动，而是那些和你跑着相似模型、有着相似逻辑的“同类”。Alpha 的消失，往往是从大家变得太像开始的。
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