Panda Check
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Panda Check
@PandaCheck38
Not all AI projects deserve a bet. I write about enterprise AI ROI, prioritization, and execution.

两个通宵,自进化量化系统终于搞出来了... 说实话是真的费钱... GPT5.4花了500u,Claude花掉了500U,然后跑了一遍,迭代出来的首个动态策略年化23%,最大回撤17%,远远不及我的预期... 于是又找 Gemini3.1 去给我出主意,在此期间订阅了Ultra,还升级了Cursor的会员,又是300u... 结果就是... 花了1300u,搞出来一个表现和双均线策略差不多的玩意儿... 虽然我知道它理论上可以不断生成各种策略,但心态真的有点崩... 我就想问,给专门搞量化的程序员付上1万rmb,这东西能写出来吗?



更新一下目前的进展,真的是挺焦虑的: 三个系统全部搭建好了,而且相互之间的调用接口也跑通了,但当我开始实测使用系统C进行 HMM 训练时,AI和我产生了严重的意见分歧... 我认为判断市场结构是否处于震荡还是趋势,用4h或1d数据就可以,但 AI 却强烈要求使用15min数据来训练... 因为我给 Agent 加了“意见不合时可以强烈反对并不执行”的设定,所以我花了一晚上才说服他,毕竟15min的全量数据实在太大了,而且用来判断市场结构也是偏向微观的... 然后就是随着整个大系统越来越复杂,每次有一点小BUG,就要来来回回修很久,因为三个系统之间接口和架构需要连锁适应,所以我体感上感觉整个项目的进度越来越慢了... 不知道你们 Vibe Coding 的时候有没有这种感觉? 我到了后期甚至怀疑 AI 在有意通过放慢执行效率来让我烧更多 Token... 而且这个倾向会随着上下文的增加而逐步增强... 真的有点细思极恐...


这两年,宇树的人型机器人到处刷屏,但实际上人形机器人的出货量非常低。 刚公布的宇树招股书显示,2025年人形机器人的出货量只有5500台,但仍然全球排名第一。


















