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为什么顶级量化分析师一毕业就能拿 50 万美元以上？
在 Jane Street 这种公司里，工程师写的不是普通代码，而是直接参与创造数百亿美元收益的交易系统。
下面是一位工程师的拆解：他们如何把 LLM 接入研究、建模、策略验证和交易流程，最终让一家量化巨头每年创造超过 300 亿美元收益。
KK.aWSB@KKaWSB
Jane Street 一季度据称赚疯了。 交易收入 161 亿美元，利润 103 亿美元，双双刷新纪录。 究其原因，一是市场波动加剧，让做市商和量化交易公司赚到了更大的价差和交易机会。 二是 Jane Street 持有 Anthropic 等顶级 AI 公司的股份，AI 资产估值上升，进一步推高了账面收益。 这家公司正在变成一个很特殊的混合体： 一边是全球最强的高频交易机器之一，靠数学、代码和流动性吃饭。 另一边又像一个隐藏版 AI 投资巨头，早早站在了 Anthropic 这种核心资产旁边。 华尔街最赚钱的公司，越来越不像传统投行。它们更像是：交易系统 + 算法工程 + 私募科技投资的超级复合体。
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顶级处世者的九大核心特质
1. 言简意劲，一语中的
话不多，但句句戳要害、有分量，不说废话、不做无用表达，开口必有用、必落地。
2. 谦和内敛，务实不浮
低调沉稳，不炫耀、不张扬，做事求真、做人踏实，远离虚浮与表面功夫。
3. 懂人性、通利益，善聚人心
会团结多数、分化少数，用利益绑定关系、用人情沉淀信任，懂规则、更懂人心。
4. 藏锋守拙，随机应变
懂得适度伪装、顺势调整状态，情绪与意图不轻易外露，让人看不透、摸不准。
5. 外圆内方，守心有度
处世灵活变通是手段，内心底线原则绝不动摇。懂妥协、知进退，却不被世俗异化，始终守住初心。
6. 审时度势，以退为进
眼光长远、看透大局与本质，分清轻重主次，不纠结小事，耐心等时机，出手便一击制胜。
7. 心思缜密，洞若观火
会察言观色、能听懂弦外之音，做事周全滴水不漏，遇事从容不乱、预判在先。
8. 情绪如铁，静气压身
喜怒不形于色，不轻易暴露立场与倾向，越复杂越冷静。胸有惊雷而面如平湖，稳得住场面、控得住人心。
9. 独立自持，逆风不慌
不依附、不盲从，压力面前不弯腰，质疑声中守本心。哪怕身处孤立、逆势而行，也能稳如磐石，静待天时。
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Claude Code 现已实现秒级对接金融数据集，还能直接联动 Polymarket 做实时预测市场分析，效率直接拉满。
专为金融研究、企业核心数据查询打造，支持覆盖 17000+ 支股票行情、加密资产走势，还能结合 Polymarket 赔率与事件预期做综合研判，功能全面升级。
只用 60 秒就能完成完整对接，具体步骤如下：
1. 打开 Claude Code，直接粘贴这条命令：
"claude mcp add --transport http financial-datasets https:// mcp. financialdatasets. ai/"
2. 完成身份验证
在 Claude Code 内输入：
"/mcp"
随后在浏览器中完成 OAuth 授权流程即可。
想随时确认服务器连接状态，输入指令：
"claude mcp list"
3. 直接开始提问使用
常用参考指令示例：
“苹果公司当前市盈率与总市值分别是多少？”
“列出特斯拉最近四个季度的完整损益表。”
“比特币过去一年价格走势与波动情况分析。”
“结合 Polymarket 数据，分析某事件预期对对应资产价格的影响。”
遇到报错或使用问题时，直接让 Claude 查阅官方文档即可快速排查解决。
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刚看完这部1987年的纪录片《Trader》，
说实话，心情很复杂。
不是那种看完"股神传奇"后的热血沸腾，
而是一种脊背发凉的清醒。
片子是PBS拍的，
导演Michael Glyn。
拍摄时间就在1987年10月股灾前几个月。
镜头里的保罗·都铎·琼斯才32岁，
穿着80年代的花衬衫，
在交易室里大喊大叫，像个疯子 。
但就是这个"疯子"，
当着镜头的面说了一句话：
"美国近200年的牛市要结束了。"
然后他做空了。

最震撼我的不是他赚了多少钱，
而是他"怕"什么。
黑色星期一那天，
道指暴跌22.6%，
他管理的基金单月收益62%，
全年翻倍，净赚约1亿美元 。
但片子播出后，
琼斯本人开始疯狂回购市面上的拷贝，
要求平台下架，
想把这部片子从地球上抹掉 。
为什么？
因为他知道，
这部片子最大的危险不是泄露
了他的交易技巧，
而是它制造了一个"精准预测"的神话。
散户看了会想：
原来有人能提前知道崩盘，
那我也要找这种"神人"。
但琼斯在片子里真正想说的是另一套逻辑——
他对着镜头吼了一段话，
我记到现在：
"你要永远控制局面，
永远不要许愿，永远在交易。
而且永远、永远、永远，
首先保护你的屁股。" 
"防守比进攻重要10倍。"
这不是谦虚，
这是他的操作系统。

另一个让我停下来的细节：
他的"幸运球鞋"。
片子里有个荒诞的场景：
琼斯从慈善拍卖会上买了
一双布鲁斯·威利斯穿过的旧球鞋，
每次重大交易前都要穿上 。
一个用艾略特波浪理论
做92.2%历史相关性分析的人 ，
居然迷信一双旧球鞋？
后来我明白了。
这不是迷信，
这是他对"不确定性"的敬畏。
他知道模型会失效，
历史会押韵但不会重复，
所以他在理性分析之外，
给自己留了一个"谦卑的锚"。
真正的大师，
不是相信自己无所不能，
而是承认自己随时可能错。

这部片子现在基本被"封杀"了。
琼斯从1990年代就开始花钱回收拷贝，YouTube上的片源被Tudor Investment Corporation以版权为由反复下架 。
网上有人出价295美元求购一盘录像带 。
但越是这样，
这部片子的价值反而越高——
因为它记录的不是一个"神"的诞生，
而是一个人在市场疯狂边缘的挣扎、恐惧、和自我怀疑。
片子里他亏了600万美元时的咆哮 ，
比赚了1亿美元时的冷静，更真实。

看完这部片子，
我对自己投资的认知被彻底颠覆了。
以前我觉得，
投资的本质是"预测"。
找对的人、对的时机、对的方向。
琼斯告诉我：
投资的本质是"不死"。
他不是在预测崩盘，
他是在识别风险信号后，
毫不犹豫地按下做空按钮，
然后严格执行退出机制。
他的研究总监彼得·博里什
把1987年和1929年的走势做了映射，
发现了结构性的相似 。
但真正的胜负手不是这个发现，
而是发现之后——
你敢不敢逆着全市场的狂热，
重仓做空？
大多数人不敢。
大多数人宁愿和人群一起错，
也不愿独自对。

最后想说一句：
这部片子之所以被琼斯本人封杀，
恰恰证明了它的价值。
他想让你记住的是他后来的慈善形象、
是Robin Hood Foundation的善举 ，
而不是那个在交易室里
大喊"Buy or die"的年轻人 。
但那个年轻人，
才是真实的。
真实到让人害怕。
————

作者：华尔街财经 | WSInsights，长期主义投资人，专注AI产业链、认知变现与商业底层逻辑。
华尔街洞见 | WS × AI Era@WSInsights
这是巴菲特传奇的又一传奇演讲 这70分钟是继1998年那次 经典演讲后的升华版本 值得我们每个人好好学习📖💐 巴菲特价值投资10条核心原则🎯 01. 买股票就是买公司 不炒代码，只看生意好不好、 能不能长久赚钱。 02. 不懂的坚决不碰 只在自己看得懂的行业里做投资， 看不懂再热也不追。 03. 安全边际永远第一 好公司也要便宜买， 留足下跌空间， 不追高站岗。 04. 长期持有，少动少错 买入优质公司后耐心拿着， 频繁交易只会亏手续费和心态。 05. 不看股价，看现金流 股价是情绪， 现金流才是真本事， 能持续赚钱的公司才值钱。 06. 护城河比短期利润重要 品牌、成本、专利、网络效应， 有壁垒才能一直赚大钱。 07. 别人恐惧我贪婪，别人贪婪我恐惧 市场恐慌时捡便宜，市场疯狂时管住手。 08. 不做空、不杠杆、不投机 杠杆会放大风险，投机靠运气， 投资靠确定性。 09. 管理层靠谱比什么都重要 诚信、务实、懂股东利益， 烂管理层会毁了好生意。 10. 保住本金是底线 不亏大钱，比赚快钱更重要； 活下来，才能复利滚雪球。
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沃伦·巴菲特：“在这个行业里，你不需要极高的智商……你真正需要的是情绪稳定。你必须能够独立思考。当你得出结论时，你必须真正做到不在乎别人怎么说，只遵循事实和你的逻辑推理。”
观看并收藏。点开下面引用推文，学习巴菲特如何应对坏消息↓
柴郡🔔｜Crypto+AI Plus@0xCheshire
沃伦·巴菲特：“你总会遇到坏消息。我有 330,000 名员工在伯克希尔·哈撒韦工作，我向你保证，此刻他们中大概有几十个人正在犯错。我只希望自己能尽早发现。” “这种事总会发生，而一旦发生，你必须迅速采取行动应对。”
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卧槽，说个颠覆我认知的事，
现在AI 把算命这件事，已经干到了全球大赛接近人类顶尖的水平，直接把通用大模型都甩开了一大截！
说实话，我一开始看到这个消息，
第一反应是又来个蹭玄学流量的 AI 噱头，
直到翻完它的完整技术报告和大赛数据，
才发现我完全想错了，
这是 2025 年第十六届全球算命师大赛，
足足 3069 名参赛者，全是行业里的真人从业者，
不是什么野鸡比赛。
之前很多人做 AI 命理，
无非就是把排盘数据往 Prompt 里一塞，
让通用大模型硬猜，
结果全是结构性的硬伤。
命理这东西，衍生数据组合爆炸，
各种宫位的空间关系，
序列化之后直接丢了关键信息，
长链推理越跑越偏，再加上专业语料稀缺，
幻觉满天飞，根本没法用。
哪怕是Claude Opus 这种顶流通用模型，
在这个赛道里，准确率也只做到了 40%。
但这个叫 Tianfu Agent 的产品，
直接干到了 50% 的截尾均值准确率，
人类大赛 Top20 的平均水平，也才 53.5%，
只差 3.5 个百分点就摸到了人类顶尖从业者的门槛，
比通用模型的天花板，直接高出了 10 个百分点。
我翻完它的架构设计才明白，
它压根没走通用模型硬背规则的老路，
它把传统命理这件事，彻底给工程化了，
先做了 200 多个专用的原子工具，排盘，飞宫，
用神推演这些需要精准计算的环节，
全交给工具来做，模型根本不用记规则，也就不会出错。
不止如此，它还把各个流派的专业技法，全封装成了带适用场景和优先级的可调用函数，模型按需触发，不会出现 Prompt 塞太多规则导致的遗忘和污染，甚至连命理师的直觉，它都做了量化，工具输出置信度，子 Agent 自评，再加上紫微八字奇门多流派交叉验证，模拟真人专家的隐性判断。
我自己去它官网跑了一轮事业运的实测，细节全对，连我哪年换的赛道，哪年遇到的关键节点，都给我推得明明白白，
但说实话，最让我震撼的还不是它算命算得有多准，它这套 Agent 范式给所有垂直专业领域的 AI 化，趟出了一条全新的路，
命理这种规则密集，又带经验和直觉的模糊领域，它不强求 AI 懂命理，只让 AI 会用这套专业的命理工具箱，
比 SFT 或者 RAG 的效率高太多，还可控可扩展，这套思路，完全能迁移到法律，中医，建筑这些规则密集的领域里。
它还把这次大赛用的评测基准 MingLi-Bench，完整开源到了 GitHub 上，想研究的开发者直接就能用，产品也有网页版，国内国外都能访问，任务积分就能免费试用。
当然它也不是完美的，目前还是在多选题的基准里跑，真实的开放咨询，还有人类的阅历和共情能力，它还是有差距，只能当参考工具，不能当绝对的预言。
说白了，这就不是什么 AI 卷算命的噱头，本质上是 AI 系统性吃透一套古老复杂知识体系的里程碑式尝试，中国开发者在这种本土文化的垂直领域，真的有天然的优势了哈哈。
想体验的可以去@DestinyLinker的官网tianfu-ai.com试试,
Benchmark:github.com/DestinyLinker/…
DestinyLinker@DestinyLinker
Tianfu Agent 在全球算命师大赛上跑到 50% 截尾准确率（人类 Top-20 选手平均 53.5%） 比赛 3069 名参赛者 人类 Top-20 选手平均 53.5% 最强通用大模型基线（Claude Opus 4.6）40%，这中间差了 10 个百分点 1️⃣ 一句话讲清楚 一个为命理术数专门设计的 agent 系统，在中国传统文化领域里，第一次真正贴近顶尖人类选手的水平 2️⃣ 它是什么？ 给 LLM 造了一整套命理专用工具环境 200+ 原子工具 / Agentic 端到端推理 让 AI 真正学会怎么「做命理」 跳出「把命盘数据塞进 Prompt 让通用大模型硬猜」这条老路子 3️⃣ 以前的解决方案 「排盘数据 + 通用大模型」 听起来够用了，实际上有三个结构性硬伤： 1）衍生数据会组合爆炸 大限 / 流年 / 飞宫 层层展开 没法穷举塞进 Prompt 2）空间关系序列化造成幻觉 三方四正 / 能量流通 全是拓扑结构 翻译成文字就面目全非 3）推理链越长越飘 每一步都依赖上一步 错误逐步放大 专业训练语料几乎为零 模型压根不懂这些规则 4️⃣ Tianfu Agent 的思路换了一套 第一 确定性优先 200+ 专用原子工具 排盘 / 飞宫 / 取用神推演 全部精确计算 模型不用「回忆」知识 第二 推理规则工具化 行业内部的推理技法 也写成可调用函数 该用哪条 / 什么时候用 模型按需精准触发 绕开了「让模型记住并遵守专业规则」这条永远跑不通的路 第三 量化「直觉」 从工具输出量化指标 / Sub-Agent 的自评 / 多流派合参的调和 层层量化 模拟人类专家的隐式判断直觉 5️⃣ 技术报告 1）技术报告 + 原始答案：destinylinker.github.io/MingLi-Bench/ 2）Benchmark 数据 + 评测代码：github.com/DestinyLinker/… 做 agent 或者做传统文化 AI 的，可以麻烦仓库点颗星支持一下🌟 下一条把「200+ 原子工具」这套工具栈具体长什么样拆出来
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爆肝制作，全网最细最全的 Claude Code 零基础系统教程！👇👇
这一期跟完，保证你成为Claude Code高手！：
1️⃣ 基础入门：安装、第三方模型接入、权限系统。
2️⃣ 核心进阶：Tools、Hooks、Skills、Subagents 及自动化流程。
3️⃣ 项目实战：用以上所学知识构建一个AI 网页 App。
全程精剪没有废话，每个功能都讲透+实操！
时间戳：
0:00 开场
00:38 1.安装
04:04 2.换模型
06:08 3.终端界面介绍
11:04 4.图形界面介绍
15:05 5.权限系统
19:45 6.Tools
23:02 7.Hooks
26:34 8.Skills
31:47 9.插件
34:33 10.Subagent
40:33 11.自动化
41:58 12.构建网页APP
49:32 13.CLAUDE.md
52:02 总结
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刚从大学毕业的大学生，简历投了上百份，却连面试机会都少得可怜
有一天，他窝在出租屋里刷着代码教程，在旧书堆里翻到一本概率论的电子书，里面提到安德烈·马尔可夫1906年那条经典公式：
P(Xₙ₊₁ = j | Xₙ = i) = pᵢⱼ ≥ 0.87。
于是他开始用它盯BTC的分钟级波动。
三个月后，一个小巧的Python脚本上线了。
它只做一件事：只要公式里概率达到0.87，就毫不犹豫进场，不管是多头还是空头，数学对双方都一视同仁。
入场价基本卡在36到63美分之间，平均50美分左右，每个头寸700到2400股，同时在1小时和5分钟两个窗口并行持仓。
它从不休息。每天24小时，每4.6分钟就敲出一笔交易，像呼吸一样规律。
市场完全没察觉这个账户的存在——零个人资料浏览量，连个头像都没换过。
最开始只想赚点外快。没想到第一个月结算下来，账户直接多了88,182美元。
每笔单子平均回报接近+100%，结算后立刻再战下一场。
他没告诉任何人，只是把服务器挂在角落，偶尔看看余额，像看天气预报一样平静。
没人知道那个悄无声息的高频机器人，正用一百多年前的公式，一刻不停地帮他把BTC的波动变成真金白银。
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