欢迎阅读前文链接：如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站 01 ｜建立基础骨架如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站（02）——从“写几个策略”到“建立策略研究引擎”如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站（03）——从策略研究到“策略工厂”本号随时会被和谐/封，前面一个号已经被封。接受新文章防失联请公众号后台私信个人邮箱！尽可能不要用qq邮箱！加入AI量化投研社群，搜索文末星球号。进入正文：大多数人理解 AI，还停留在“问一句，答一句”的阶段。“黄金怎么看？”“今晚非农会不会爆？”“美股还会跌吗？”这种用法当然有用，但获取知识的上限很低。因为你调用的不是系统，只是一个会说话的界面。真正适合做量化的，不是把 AI 当成“会聊天的分析师”，而是把它变成一个可调用、多通道、可接工具、可管理上下文、可执行工作流的操作层。这也是 OpenClaw 这类框架真正有意思的地方。OpenClaw 本质上不是“又一个聊天壳子”，而是一个运行在你自己设备上的个人 AI assistant control plane。官方描述里，它可以接入多种聊天渠道，配合本地 Gateway、技能系统和受控浏览器，让 agent 在你自己的环境里工作，而不是只在网页对话框里嘴炮。官方文档还给出快速启动方式、Node 22+ 依赖、Dashboard/Control UI、本地受控浏览器、以及基于 SKILL.md 的技能机制。这件事一旦放到量化场景里，意义就不一样了。因为量化并不只是“写一个策略”。量化真正痛苦的部分是：你要同时处理数据、事件、价格、新闻、风控、日志、提醒、执行、复盘、参数调优、研究归档、跨平台通知。换句话说，量化的瓶颈，很多时候不是模型本身，而是研究与执行链路的碎片化。OpenClaw 的价值，不在于它帮你“预测涨跌”，而在于它可以作为一个量化工作流编排器。这个定位如果想明白了，后面的路就清
大空神
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我对小龙虾和AI现状的几点看法
本号随时会被删，被和谐。真正关注请留下你的个人邮箱防失联（后台私信）近期看了很多的项目，AI无疑给我们带来了巨大的生产力跃迁，但也引爆了集体的焦虑外溢。我每天都在不断打磨我自己的Z生态系统，我称呼自己为真.AI爱好者应该没有多大的问题。这套系统集成了内容（文章/信息流/课程/AI助手/策略工具回测引擎/数据/新闻抓取/期权实验室/交易策略部署/RAG系统等大量模块）每一套模块我都不断打磨，力求能够完整打通。过去你需要用N个工具去执行，去设计你自己的交易策略，去管理你的交易系统和资金，现在一套就足够。当然后续的功能绝对不只是这些，我的目标是形成足够强大的矩阵和close loop.当然我同时打造了多重agent帮助我产生内容/选题/整理数据/甚至是各种bot, 而且我的AI也会约束我的交易策略，执行和脚本，现阶段不够强大稳定。但这套体系从未停止自我进化，完善。切到正文，我的核心观点：1）绝大部分用户不知道自己要搞干嘛，也不知道小龙虾可以干嘛，甚至也不知道AI能干嘛。我不是反对试验本身，我反对的是你没有从错误中学习，你只是永远只是想要获得现成的。AI时代没有完美的现成的工具，因为和你的短期目标/中期目标/工作流不匹配。2）一家公司员工再怎么多，庞大，也顶不住CEO不知道自己在干什么，甚至是乱来。先确定好你的目标到底是什么？AI再牛逼，考试的还是你自己，AI再牛逼，人们会笑的段子也就那几条。AI再牛逼，核心运作的代码链就是那几个核心语句/函数。AI再牛逼，也无法通过简单几行代码赚爆市场。3）设计100个Agent对你的意义还不如就搞好一个agent，先学会怎么控制token用量，控制md加载的模式，以及学会精确通过diff/EOF/sed等指令去控制你对于生产代码的控制力，等到你驾驭好了一个agent，有精确控制token 消耗的能力，以及明确精简的工作流和阶段性目标，你会发现这
我对小龙虾和AI现状的几点看法
如何利用OpenClaw 打造自己的量化工作站01
如何利用OpenClaw 打造自己的量化工作站01
99%的人在用AI省时间，只有1%的人在用AI重构自己的生产力系统
阅读前文：99%的人在用AI省时间，只有1%的人在用AI建立自己的帝国99% AI使用者做不到的事：如何建立知识拓扑网络99% AI使用者犯的错：如何形成正确的使用路径99% AI使用者不知道的极限工作流（必分享）普通交易者如何用AI建立自己的宏观框架？欢迎订阅本号。本号随时可能被封/被删。为了防止失联，欢迎私信留下你的工作邮箱或私人邮箱。今天这篇文章，我想系统讲清楚我现阶段对于整个 AI 应用、生态与工具体系的看法。先说结论：AI 永远不是神龙。它不会因为你开了个会员、换了个模型、装了几个插件，就立刻把你的人生抬升到另一个阶层。这个世界上，从来没有任何一个东西，能够在不改变你的情况下，先改变你的命运。真正改变你人生的，永远只有三样东西：执行力、思维方式、决策能力。AI 只是第一次把“工具层”的杠杆放大到了极其夸张的程度。但工具再强，接不住的人，照样接不住。也有人问我：“你把这些都分享出来了，你自己还怎么混？”这个问题我反而不担心。因为你们现在看到、学到的，往往只是我愿意公开讲出来的v0.1。而我自己手上实际在用的，已经是v4.0，并且还在以“小时”为单位迭代。我自己的 ztrader.ai，本质上就是一个长期思考之后的直接产物。我每天做的事情其实很单调，甚至可以说非常无聊：写文章、写代码、交易、用 AI。我也只会这四件事。但如果把这四件事持续做下去，并且让它们彼此增强，就会形成一个多数人根本无法理解的复利系统。一、先拆解底层逻辑在 AI 时代，一个人的真实生产力，不再只是传统意义上的勤奋、经验和知识堆积。更准确的表达应该是：AI时代生产力 = 人类层 × AI层其中，人类层：思维 × 方法 × 逻辑 × 执行AI层：工具 × 工具使用技巧 × 工具组合能力 × 创造工具的能力合起来就是：生产力 =（思维 × 方法 × 逻辑 × 执行）×（工具 × 技巧 × 组合 × 造工
99%的人在用AI省时间，只有1%的人在用AI重构自己的生产力系统
如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站（03）——从策略研究到“策略工厂”
如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站（03）——从策略研究到“策略工厂”：建立自动化量化研究系统Part 01我们建立了 AI量化交易工作站架构Part 02我们建立了 策略研究引擎（Strategy Research Engine）前文：01如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站 01 ｜建立基础骨架02如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站（02）——从“写几个策略”到“建立策略研究引擎”ztrader生态也架构了属于我们自己的量化交易引擎：以下为正文，所有步骤强烈建议读者自行问AI一步步展开落地，事半功倍，你不落地，永远就学不到东西，文章不会“自动帮你落地”，从第一行python代码开始，遇到第一个bug，才是你开始学习的过程如果你只有单组盈利的交易策略，你仍然只是一个：“会写策略的人”而不是：“拥有策略能力的人”真正的量化机构，例如：RenaissanceTwo SigmaCitadel核心优势不是某个策略。而是：组建自己的交易策略工厂今天这篇文章，我们会讲清楚：如何把AI策略研究引擎升级成自动化策略工厂。并且包含：完整执行流程可运行代码实际案例自动化结构读完你可以建立一个：每天自动产生策略候选的系统。一、为什么需要策略工厂先说一个残酷事实：90%的策略最终都会失效。原因包括：市场结构变化资金规模变化交易拥挤参数过拟合所以真正的量化不是：找到一个永远赚钱的策略而是：持续产生新策略机构的逻辑是：策略死亡 → 新策略替换所以搞量化本质不是只交易一种策略，然后持续盈利一辈子。而是，你必须成为策略制造者。有能力持续制造有盈利能力的交易策略。二、策略工厂结构策略工厂的结构是：策略生成↓策略编码↓自动回测↓指标计算↓策略筛选↓策略库完整结构：AI Strategy FactorySignal Scaner↓Idea Generator↓Code Gener
如何用 AI 搭建自己的量化交易工作站（03）——从策略研究到“策略工厂”
普通交易者如何用AI建立自己的宏观框架02 ： 建立底层工作流
普通人如何运用AI系列文章： 网站现在被qiang更多内容后台私信留下个人邮箱防失联（最好不要qq邮箱）： 99%的人在用AI省时间，只有1%的人在用AI建立自己的帝国 普通交易者如何用AI建立自己的宏观框架？ 99% AI使用者做不到的事：如何建立知识拓扑网络 99% AI使用者犯的错：如何形成正确的使用路径 99%的普通交易者都可以快速学习的框架 / 工作流（必分享） AI真正改变的不是效率，而是认知层级（99%的人没意识到） AI时代终极外挂01：如何用ZOS知识系统打造你的第二大脑 这里不讲宏观，不讲金融，移步： ——从“零散判断”到“稳定决策系统”的升级路径 宏观框架第一篇我们讲了： AI真正的价值不是回答问题。 而是帮你建立宏观框架。 但绝大多数人卡在第二步： 他们有框架，但没有工作流。 他们知道黄金看什么。 知道美元看什么。 知道利率重要。 但交易结果依然很差。 原因很简单： 他们没有稳定运行的系统。 而是在“随机判断”。 一、交易失败的真正原因 不是判断错。 而是： 判断方式不稳定。 普通交易者的典型模式： 周一： 看新闻 → 看K线 → 问AI → 下结论 周二： 看到另一条新闻 → 推翻昨天判断 周三： 市场波动 → 情绪变化 → 再推翻一次 这种模式下： 即使判断正确率有60% 账户也很难赚钱。 因为你的逻辑每天都在变。 你没有一个固定运行的结构。 二、什么是宏观工作流？ 宏观框架是地图。 宏观工作流是导航系统。 工作流意味着： 你每天做判断的路径是固定的。 例如一个最简单的宏观工作流： Step 1 宏观环境判断 利率趋势 美元趋势 流动性变化 Step 2 风险偏好判断 股市结构 信用利差 波动率 Step 3 资产映射 黄金 美股 美债 商品 Step 4 测试风险边界 什么情况下判断失效？ 这个结构看似简单。 但绝
普通交易者如何用AI建立自己的宏观框架02 ： 建立底层工作流
AI时代终极外挂01：如何用ZOS知识系统打造你的第二大脑
现在网站是被qiang的状态 可以自行寻找解决办法，这里我就不提了。 建议大家可以将个人邮箱统一私信到我的WX公众号获得更多内容。 由于我个人的工作特性： 多国来回/多语言/要求每日更新知识体系/高密度的智力型工作 我逐渐发现一件事，那就是 99%的用户只会线性/机械式的学习，并没有办法形成有效神经网络/拓扑结构。 大量的这些知识，最终形成漂浮的知识碎片，成为知识孤岛。 而这些知识碎片99%并没有办法沉淀成为技能。 最后你学习了大量的无效内容； 你被焦虑所支配； 你的大量记忆/学习是无效的。 这和AI与否，并无特别大的关联。 这也是为何现代人普遍寄望于神龙式的强大AI完成心愿，而非升级认知的本质原因。 为了解决这一痛点， 我向你们推荐我自己开创/开发的知识管理系统。 ZOS SYS 将文章（节点） 知识/ 概念/ 宏观笔记/ 代码段/ 交易想法转化为Card 最终Card 相互连接，成为知识矩阵。 而这， 才是你们AI时代的终极个人外挂： Z- OS知识管理系统 现在进入正文 大多数人以为AI只是工具 错。 AI真正改变世界的地方不是回答问题。 而是： 它第一次让普通人拥有外挂。 不是形容词意义上的外挂。 而是一个极限缩短的知识～反馈～落地的自循环loop 简单来说， 你学习做菜， 要自己炒一遍， 出锅了 自己尝味道 别人尝味道 说好吃/不好吃 这就是一个完整的loop(循环） 然后你根据你做菜的结果（他人/自己反馈） 提升/调整下次的做菜流程 最后行得通的沉淀下来 成为记忆/技能。 同样地， 知识也是类似的闭环， 只是过去你要查字典/ 查书/ 安装库/ 去社群翻帖/ 去stackoverflow问大神怎么解决bug/ 然后你发现 你写个代码， 光完成无关的准备事项已经花了你 宝贵的几周时间。 但AI能够即使解决这个问题 省去你到处查书/问/debug的时间 因此你的闭环速
AI时代终极外挂01：如何用ZOS知识系统打造你的第二大脑
技术日志 v0.03
这几天做了些更新，Z系统矩阵更加强大了。 1. 回测系统/状态机的骨架。升级了Z交易引擎的大量sql表单，本质上是FX/期权等策略回测引擎的核心。让不同的用户可以调动worker 输出类似于状态机的数据，大量的工作在后端，前段正在考虑是否共用vue/next 2. 升级了Telegram Bot的核心功能（现阶段是套壳GPT）对我这种已经搭载了AI模型外骨骼（chat.ztrader.ai) 实际上openclaw用处真的不大，一来github上面危险的fork多（你不知道那些黑客往skill塞了些什么东西，比如说套取你的env.local),而且实际上openclaw能实现的我只需要往py文件里面定义就可以。 花了两个晚上测试openclaw,实际上更像是一个大的router/调度器。 3. 打通RAG系统，复用所有的文章/数据，代码资产。如同上图，现阶段的telebot我还没有加载爬虫/agent flow/联网搜索/RAG读取，所以实际上调用的是未经过特化的LLM 模型，我现在的框架是，每天更新的文章/信息流（Z星球）的交易干货在RAG系统里沉淀，记忆，然后让我的telegram bot sync,最后自定义好bot的行为之后，甚至可以调取agent,sync 我的工作流（比如说diff修复bug,或者是例行的pm2维护，自定义的安全扫描脚本等大量重复性的工作，直接通过cron 每天清晨通过bot发给我每日的工作状态简报，比如说用户数据/交易策略Pnl/pm2 log或者是服务器的关键组件功能是否健全/每日的交易数据，最新的Arxiv文章摘要等等，都会定时定量出现在我的对话框。 复用RAG是关键这意味着我的AI模型能够复用数据能够使用我积累的观点进行自我学习和迭代，当然具体还在测试。 4. 策略卡片/alpha工厂的概念还在测试，但这个模块我构思很久了，关键在于迅速收
技术日志 v0.03
99%的人在用AI省时间，只有1%的人在用AI建立自己的帝国
——这不是工具升级，这是阶层分水岭 一、你真的在用AI吗？还是只是被它娱乐？ 过去两年，AI成了“效率神器”。 写文案 改代码 总结报告 生成图片 看起来很强。 但本质上，大多数人只是把它当成： 更快的搜索引擎 + 更懒的思考替代品 他们的使用方式是线性的： 问题 → 答案 → 结束。 这不是能力升级。 这只是体力节省。 二、真正拉开差距的，是使用方式 如果你认真观察，你会发现—— 有一小撮人，他们用AI的方式完全不同。 他们不是在“完成任务”。 他们在做三件事： 构建结构 放大认知 生成系统 他们不会问： “帮我写篇文章。” 他们会问： “如果把宏观逻辑拆成三层触发结构，再做风险路径回溯，会出现哪些模型失效点？” 差别在哪？ 前者在求答案。 后者在测试结构。 AI对第一种人是工具。 对第二种人，是认知压力测试器。 三、你属于哪一层？ 可以简单分成四个层级。 第一层：内容消费者 用AI写文章 做总结 做翻译 做表格 效率提升，但能力不变。 第二层：逻辑强化者 用AI校验自己的观点 用AI生成反对意见 用AI模拟多种情境 开始出现认知升级。 第三层：系统构建者 他们开始： 把研究变成数据库 把数据库变成仪表盘 把仪表盘变成策略引擎 把策略引擎变成SaaS产品 他们不再写一次性内容。 他们构建可复用模块。 这是分水岭。 第四层：决策操作系统拥有者 这层人很少。 他们让AI参与： 风险推演 交易路径模拟 商业模式建模 认知盲点检验 但最终决策权仍在自己手中。 他们不是被AI带着走。 他们在利用AI扩展大脑边界。 四、真正的护城河不是Prompt 你可以抄别人的Prompt。 你可以用同样的AI模型。 但你抄不走的是： 结构化思维能力。 如果你脑子里没有系统， AI只会放大混乱和幻觉，最终你得到的不是可运作的模块，而是满地的思维碎片和“误以为能轻易做到的事”。 然后被其他的自媒体放
99%的人在用AI省时间，只有1%的人在用AI建立自己的帝国
聊点技术
新来的那些读者根本不知道自己在读什么，我也懒得写什么技术贴论证整个斩杀线的逻辑，讲讲近期生态的部署。 1）关于ztrader生态？ 你要明白，你用的，支付的，甚至是email的端口，底层都是被垄断的。有一层最厚的防火墙，叫做你的使用习惯。 在这个生态里，文章，底层代码，哪怕是知识星球，全都不是我们自己的，某种程度上和douyin生态里面的kol一样，算法统治kol, 动态均衡每个流量主，谁流量大了威胁平台，就隐性限流+降权。 像我们这种写技术的（对我没色相出卖），也可以扶持一些其他的写手，仿写，或者干脆做翻译搬运，毕竟文章不是我们自己的，是平台的。久而久之，硬干货和风格最后就被其他人模仿（当然我货很多，但之前删文就是因为干货硬货多，都是过来收藏马克的，真的没任何意思，没有任何有价值的互动。 到最后，我们这些做交易的，自己run fund的，究竟我们是依附于平台手无缚鸡之力，任由降权，任由算法蹂躏的所谓文章写手，还是所谓的虚假流量博主？ 我决定将所有代码底层重建，建立了包括： 1. 图表工具 chart.ztrader.ai 2. AI copilot chat.ztrader.ai 3. RAG系统：rag.ztrader.ai 4. 文章研究发布系统：blog.ztrader.ai 5. 星球/信息流/内容课程体系：zacademy.ztrader.ai 6. 内建知识百科（近期正在翻新升级代码）：zwiki.ztrader.ai 7. telegram bot /openclaw的交易机器人部署层 8. 交易算法矩阵X策略库X回测引擎：https://zalpha-dashboard.ztrader.ai 等。。。 未来我所有的交易策略都可以在线sync，并且自动从arxiv/xxxpedia库上面自动爬取，以json等形式交由我的router处理，最终通过ibkr a
聊点技术
AI 导论03: 涌现、Latent Space 与 Semantic World：AI 看起来比它“更聪明”（不定期删除）
前言：这不是科普，是一次必要使用模式的纠偏 关于 AI 的讨论，大多停留在三件事上： 工具、Prompt、效率。 但真正决定你能否长期、稳定、可复利地使用 AI 的，并不是这些表层技巧，而是你脑中是否建立了正确的世界模型（Mental Model）。 很多人在使用 AI 时，会不可避免地产生一种错觉： AI 好像懂我 AI 好像在推理 AI 好像比我更理解这个世界 这篇文章要做的事情，就是拆解这种错觉的来源，并解释： 为什么它强大、真实、但同时极度危险。 一｜什么是“涌现”：不是觉醒，而是结构跨过阈值后的显影 “涌现（Emergence）”经常被描述得过于神秘，甚至被误读为某种“智能觉醒”。 这是不准确的。 更严谨的定义是： 涌现 = 当系统的规模、复杂度与交互密度跨过某个阈值后，原本未被显式写入的行为模式开始被观察到。 这里没有意识诞生，也没有“灵魂出现”。 发生变化的只有一件事： 结构变复杂了，模式开始显影了。 在大语言模型中： 参数规模 × 数据压缩 上下文长度 × 约束条件 让原本只存在于统计相关中的结构，开始表现出连续性、稳定性和“像推理一样”的行为。 涌现不是创造了新东西， 而是让隐藏在结构中的东西变得可见。 二｜Latent Space 是什么：它不是知识，而是关系结构 很多人误以为 LLM 内部“存着知识”。 这是一个根本性的误解。 更准确的说法是： Latent Space（潜在空间）不是知识库，而是语言与概念在高维空间中的相对位置关系。 你可以把它理解为一张极其复杂的地图（类似thesaurus)： 相似概念彼此靠近 常一起出现的语义形成通道 可互换的表达聚类 冲突或罕见组合在结构上远离 当模型回答问题时，它并不是在“思考”或“理解”，而是在： 沿着潜在空间中概率更高的路径移动，逼近一个“看起来最像好答案”的区域。 这也解释了三个常见现象： AI 会非常
AI 导论03: 涌现、Latent Space 与 Semantic World：AI 看起来比它“更聪明”（不定期删除）
AI 导论02: 方法论，思维和工具（不定期删除，速看）
今天终于有时间腾出手来将我脑中的思绪落实到纸上。 这是继上篇的第二篇，谈谈干货。 第一篇链接在此： AI时代导论01 （不定期删文，抓紧看） 这篇的核心目的在于进一步提炼我的方法论，思维以及工具，目的是让更多人理解AI的底层使用逻辑。 先讲讲方法论： 1. 追问，反问以及所谓的prompt工程 AI大语言模型最大的特点就在于transformer，本质上是概率生成器。通过记忆和上下文决定下一个token生成哪个文字。 如果你没有足够的上下文，或是你没有提供足够翔实，可落地，可量化的需求。 大模型只能给到你非常模棱两可，非常教科书textbook 101式的回答。 这就是为什么当绝大部分浅层用户只能prompt 范例 < 20行的代码 但我通过ai prompt能够得到最高纪录2000～3000行代码的原因（当然我需要自行de-bug). 其中最核心产能的区别在于： 1）我追问 2）我反问 3）我有清晰，可落地，可量化的需求。 4）我有足够密集的上下文让llm模型记住我是谁，我干什么吃的，我的特点是什么，我需要什么。 要记住一件事，如果你无欲无求，AI不是许愿的七龙珠神龙，更加不是阿拉丁神灯，普通人的困境在于。 即便今天叫出了神龙或是神灯，许愿的时候估计会超时404. 因为绝大多数人除了想要赚大钱之外，并不理解自己想要什么，更别说提要求。 2. 上下文和记忆功能。 你想要最大程度使用LLM模型，最强的方法就是让它理解你，更好归类你，给它足够的信息预测你的需求。 本质上是你提供密集的上下文，最终的目的是： 收束llm 回应你的回答，目的是将概率从正态分布的中间部分，移至两侧底概率的尾部，因为两侧的底概率则意味着高强度x高垂直x强专业性的回答。 比如说你告诉AI你的职业。 你的职业特性 你的工作模式 你的学习模式 你的规划和路径，需求和目的。 最重要的是，足够了解你自身，来
AI 导论02: 方法论，思维和工具（不定期删除，速看）
Don't LOOK AT PURPLE COW| 勿看紫牛
成功按到了大家脑后勺的那个按钮。 也成就了我写公众号以来第6个10万+的爆文。 再度说明了这个算法和人性本质上和这个**图极其类似。 你极力否认的，恰好就是一直以来的行为惯性。 比如说我以前做英文辩论的时候，喜欢干一件事， 我把它称为终极的BRAIN HACK， 极其简洁，但是可以使得你的反方辩手进入脑抽筋甚至是脑死亡的无线LOOP状态。 简单一句话： “DONT LOOK AT PURPLE COW" 逻辑上是 不要看那只紫色的牛 但，你的大脑，不会配合你，你会去不断想象那只紫色的牛。 你的大脑会和你背离。 我自己知道不应该去想这只紫色的牛 但你的大脑却又觉得这样荒诞，冲突，自我矛盾的信息，是如此不合理。 所以你的大脑开始进入一种 WTF IS THIS 的诡异状态里 你找不到话回应我 你的大脑的节奏和理性都会被抽离。 在那段你的大脑陷入绝对的混乱的时候， 我会开始将你所有的逻辑 你的三观 你的自我 和存在 全部拆除，格式化，重置。 所以本质上，我写的不是文章。 我说了，我是在点击你们后脑勺的按钮。 不要不让我点击你们后脑勺的按钮。 你们摸摸看， 按钮就在那里。 算法和流量已经证明了。 你们停不下来不断在按那个按钮。 最后， 如果你们厌倦了进入这种空白无力的脑力浪费和回路。 就加入我们，提升对世界的终极认知。 只有科技和金融的力量，才是你们走向自由的终极钥匙。 才是你们挣脱你们后脑勺那个按钮的终极自由之路。 X.ZTRADER.AI blog.ztrader.ai 这两个都是我的文章和付费社群的页面。 在这里，没有按钮。 没有审核。 只有真相和逻辑之火。 YES THERE IS DAMN BUTTON ON UR HEAD.
Don't LOOK AT PURPLE COW| 勿看紫牛
算法如何统治你的注意力？
互联网表面上是自由的。 但你不是。 因为人性不是自由的，绝大多数的网民，在简中互联网中，都会有过度自我审核的倾向。 过于自由有过于自由的问题。 比如纯粹的无脑，纯粹地将注意力浪费在无效的领域。 宁愿打飞机，也无法将注意力落在实处。 这种自由，是充满幻觉的。 然而我们的注意力一直被算法所劫持。 1. 人脑天然喜欢浅层，短平快的信息。不喜欢思考，处理，喜欢马克，收藏，喜欢和人脸或是具体的人进行交互。 比如说某些vlog,看了某些金融人士的搬砖视频，就仿佛能够立马高端起来，跳过所有专业知识的储备。 这些内容，有着天然的，看了100次，好像有点收获，但其本质完全没有任何成长的特性，你不会因为刷了这类视频，金融小姐姐视频获得提升，但你的大脑会释放多巴胺，你有短平快的愉悦，因此算法不断注入给你同样的视频，让你重复刷类似的视频。 最终你的注意力和算法形成了自我强化的死循环。 你的大脑开始放弃深层次的神经网络延伸，增加突触的努力，开始追求放松，追求一种“我在学习，我在向上的幻觉”。算法反过来强化你的倾向，持续推送给你直到你彻底被单向性的注意力闭环锁死。 2. 马克，和收藏行为的本质。 “我看不懂，但我收藏了”。 “我可以慢慢看，迟早能提升。” 但事实真相是，你留存的这些干货，最后停留在你的页面里几年，直到你彻底忘了这些知识的存在。 还是回到你的注意力构成。因为大脑抗拒深层次的思考，链接，每当进行高度抽象的思考，就要将自己拉回到现实，物质功利本位的怪圈： “我这样花时间值得吗？” “我还有房贷呢” “我学这些对找工作真的能有帮助吗？不管了，先码再说，先收藏”。 于是最终算法侦测到你对于收藏的高度倾向性， 推送了更多， 你看不懂，但你觉得有点**炸天，但和你现在的能力有些不匹配，甚至错配的内容和长篇文章给你。 结果呢，你继续收藏，马克。 算法继续强化你的无脑回路。 你进步了吗？ 不，你永远活在
算法如何统治你的注意力？
Tech Note#2 语言和模式
最近的市场看法移步：blog.ztrader.ai 星球模块近期做数据库升级（对supabase这些平台又被AI升级搞崩了一次），应该很快能够上线使用。 所有的模块只有一个验证机制，那就是邮箱。 不需要注册，你的邮箱就是你的底层信息（其他的我不感兴趣，也是属于你的数据资产）。。 移步今天的note正文： 谈谈语言和模式。 我认为， 万物皆是语言。 结构即语法。 对我来说，语言写诗和代码本质都是一样的。 当你把许多事物本质进行深度压缩，那么你最后会得到AST语法树。 在AI时代里，AI迟早要成为各种工具/应用/端口的终极OS和hub: 应用即沙箱/可调用的agent 交互模式直接决定AI使用效能 文字向量决定了AI的回复模式（分布/向量/拓扑结构） 包括多个顶级数学家（陶哲轩等）都已经证实了AI和人协作的高级模式： 由AI建立多种结构/模型印证假说，人类负责检验事实约束变量并验证整个推导细节，并帮助数学家/科学家和研究者建立完整的理论推导/验证。 毫无疑问这是全新的范式/工作流： 1. AI在理论物理/数学/计算机科学等高度抽象的尖端领域所展现出的巨大潜能和应用价值。 2. AI和高智能个体的“共振”/共生效应”，和AI一起学习而非“神话”或是完全依赖- AI所产生的幻觉 3. 永远搜索～验证～生成～push~成功就记忆入库，不成功就debug, 4. 落地项目驱动，边落地边学习边写作形成智能“肌肉”，完成输入～输出的闭环。 5. 元知识工作法： Syntax Otology Engineering/Thining" " Meta Knowledge Theorem and Axiom" 这是当抽象思维到达底层之后的必然形态。 比如说： 我学习“我学习的方式” 我观察“我观察我学习的方式” 我学习“我观察我自己的学习方式”并用于观察。 我学习（我过去用于学习/观察
Tech Note#2 语言和模式
狂书行 一：烟
风尘战鼓碎，破阵马蹄飞。故人葬剑处，红袍落青灰。 问道于世，闻道上仙，旧梦不醒，人间不归，此酒浊我心，笑九天。 你曾有否那壮志，夜半低语那魂魄惊雷。 你曾有否那烈火，日初狂尽那峥嵘岁月？ 我不愿，听昏鸦尖啸，潜龙轰沉九渊。 我当歌，写苍白书卷，化山影成云烟。
狂书行 一：烟
Tech Note#1 如何更好应用AI技术？
这篇文章的本质就是我个人的建筑图纸。 金融相关文章移步：blog.ztrader.ai 全球主站点：ztrader.ai 这份 note 不是写给外界，也不是为了观点传播。 它是内部文档，属于我在一年里构建出来的个人系统结构，用来校准、整理与迭代。 请注意： 我不需要认可，也不需要讨论“对不对”。 我不需要阅读量，也不需要流量。 我写下来的目的只有一个：梳理底层结构，进一步完成下一代迭代。 如果你能讨论底层逻辑、技术路径、架构原理，欢迎。否则免开尊口。 公众号随时会封，所以这只是临时版本。未来我会把生态迁移到 Matrix + Telegram + 自托管系统，彻底摆脱平台依赖。 图纸展开： 1）CI/CD 全自动化工作流：从“自动部署”到“自愈式软件系统” 过去一年我构建了一套属于自己的 CI/CD 系统，它不只是部署，而是一个自我调试 + 自我回滚 + 自我记录的体系： 1.1 系统能力清单 GitHub Actions → 自动构建、自动部署到服务器 Nginx/Node/PM2 → 服务端自动拉起 502 / 504 自动回滚机制 当检测到冷启动失败、端口无响应、健康检查失败 系统自动执行： revert commit restore 上一编译成功版本 重启 PM2 错误日志自动推送到 Obsidian Vault 使用 webhook + local agent 所有 build log、runtime log 结构化为 JSON 打包进 RAG 知识库作为训练材料 1.2 技术可行性验证 GitHub Actions → 100% 可达成 自动回滚 → 需自写脚本, PM2 + health check 即可 Obsidian note → 通过 local webhook / Templater 可自动入库 RAG 切片 → 用 LangChain/OpenA
Tech Note#1 如何更好应用AI技术？
建筑师模式 prompt 笔记（一）
我经常重复强调一件事： 一个真正的作者分享，创造而不是割韭菜。 如果你觉得看到一篇文章觉得自己很无知，那么非常好，你可以进步，这是最好的事，因为99%的人不喜欢不觉得不习惯自己无知。 我每天都在和无知的自己作战。 每天问问自己一个问题，关注我，是你让自己变得像一个韭菜了，还是你开始觉得其他人是韭菜了？ #######以下正文######### 更多内容移步：blog.ztrader.ai 以下为部分我常用的指令集。 如果会使用他们这将是你巨大的财富。 相同的类似prompt 思路也可以应用到其他copilot GPT-Codex 指令集（扩展版）① 代码搜索 / 导航常见需求：快速找到函数、变量、依赖、调用链。 • “Locate the definition of TradeEngine.run.” • “Find all files that import Zchart.” • “Show me where getMarketData is called.” • “List all exports in utils/index.ts.” • “Search for MarkingTheClose strategy implementation.”⸻② 新功能开发常见需求：你只要写“需求说明”，Codex 写 patch。 • “Add a new API /api/health that returns {status: 'ok'}.” • “Implement a MeanReversionStrategy in /strategies/meanReversion.ts with params: window=20, threshold=2σ.” • “Add a dark mode toggle to the top navigation bar.” • “Crea
建筑师模式 prompt 笔记（一）
人工智能之源 ｜ 宏观 X AI
我还是一句话，不喜欢现在公众号内容和方向的，尽早取关和拉黑，如果下不了决心可以后台私信我，我拉黑你们这样就不用一下子关注一下子取关很无聊。 之前的文章我已经准确预言了许多事件以及资产价格的走势。 该讲的我都讲了，你们不要以为不可能发生，五角大楼在行动了，无论特朗普的想法是什么，冲突不可能避免。没有小确幸。 为什么近期你们开不了美股账户呢？心理还没有点数吗？ 而现在我认为没有一件事比搞懂AI技术更加重要。无论你们作为读者如何认知，我可以说你们绝大多数人不理解自己正在面对什么样的未来，因为你们不理解，你们的反射弧仍然留存在过去的逻辑和框架/认知之中。 因此你们认为： 1. 搞AI的人专心搞AI，搞宏观和AI没有关系。 2. 因为你们不懂得使用AI，所以你们下意识认为：AI技术不靠谱，有幻觉，所以金融行业无法应用AI 3. 我不管我只想看你发什么时候美股暴跌我跟着抄底/做空，连个赞我都不想给。 4. 我看不懂AI我就喜欢看地缘政治看大棋论 我已经很明确了，从此这个号不更新美股/宏观咨询，全部封包在blog.ztrader.ai(部分付费用户反映鉴权问题是源于数据库升级的原因，周三能恢复正常）。 针对以上几点很明确告诉你们。 现在的环境，已经不适合讲有价值的内容。所以你要要在公众号体系看什么3/4，明确和你说你看都看不到。 关于1和2， 宏观/交易基本上是最适合与AI强整合的垂直领域，这基本是新世界大门。我不认为传统行业有太多和AI垂直整合的潜在空间，但交易不同，交易和AI强相关至于为什么我以后再解释。 AI的应用本质是OS的逻辑。 你用windows/苹果IOS安卓系统，你本身不需要一定会写整个系统架构吧？（说实话这个蓝星上面只有不到0.01%的人真正有能力重写/理解底层操作系统）。 因此用AI的逻辑就是AI+的逻辑。 但正如伟大的赛车手本身虽然无法造赛车，但比其他赛车手更加理解
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如何面对新世界秩序？
近期我给我的核心客户们开紧急会议。 帮助他们厘清几个全球地缘政治中最巨大的风险，以及机遇。 感谢这些客户的信任，今年整体交易账户他们也非常满意。 无论是之前的铜行情，还是近期的黄金行情。 我都尽我所能给予他们最好的服务，并帮助这些家族办公室规避风险，寻找真正的超额收益所在。 以下几点和有缘人分享。 如果你看得懂就看，看不懂就算，建议取关，我的号只适合少数人。 我建议我的投资者们，以如下几点的方式去思考未来的变化： 1. 资产的流动性，和收益水平同样重要。 这已经不是房产涨几倍的时代，作为投资者要明白一件事，那就是资产的流动性几乎和收益百分比同等重要。 如果你手中持有大量缺乏流动性，无法短期赎回的资产，这意味着你的流动性在未来几年里，将对你的大类资产配置造成负面影响。当你不具备流动性，过高的exposure或是对某类资产的退出风险将非常巨大，无法变现，而在缺乏现金流，全球经济增速哑火的环境里，你会很痛苦，almost like margin call 2. 调整对于收益的预期，专注资产波动率而不是资产方向 简单来说，寄望于某几只股票暴涨十倍，几十倍的时代过去了。 在动荡的时代里，vol > growth, 因为动荡的大环境并非企业/商业模式扩张的理想环境，这也意味着典型的growth strategy将在未来几年失效，大规模亏损。 在这种环境里，波动才是永恒的，这不利于投资者，但对于投机者/交易员是最有利的市场环境。 可以说，在这种市场大环境里，驾驭alpha的能力直接和交易员驾驭波动率的能力呈现极端正相关。 3. 保持反脆弱，保持对冲。 在这样的市场环境里，和近一年的AI狂潮不同，现在的市场环境，下行风险远远高于预期收益。对于投资者来说，不对冲，不保持黑天鹅的风险将远高于潜在收益。这样的市场环境下，“黑天鹅”不会只是“黑天鹅”，黑天鹅将是“常态”，投资者需要尽可能去保
如何面对新世界秩序？
AI量化笔记 20250828 如何建立系统
先强调我并非CS出身，我关于编程的框架和知识体系和我对语言的学习/掌握一样，基本都是靠自学。 今天没想到发什么，反正世界就是朝着WW3走，但绝大部分人其实心理上是不愿意接受或是做准备的，因此近期我觉得也没必要在地缘政治上多写什么，因为没有意义。 为了使我每篇笔记对我而言都是正收益（对所有这些都是笔记，严格来说不是给你们的干货，是我的自学笔记），你们能看就看吧，英文内容在公众号菜单里获得链接就行了。 不讲废话， 几个总结。 1. 何为系统？ 系统本质是work flow,是input vs output，是多个功能和模块的有序统一。比如在搭建，升级现有平台的过程中里，占据90%以上的开发进度你们是不可见的，在routes/nginx上花费大量的时间，半数以上都在curl, 本质上和你做交易算法一样的，算法和核心交易逻辑其实代码来看不会多于几行，但真正系统级别的实现是各个模块的integration， 跑通所有的功能，在开发的路径上很多时候慢即是快。 2. 宏观和量化如何结合？ 宏观中存在大量的策略子集，本质上是不太受到宏观政治议题的干扰的。这些指标和标的之间的相关性本质是结构性的，因此结构套利是可能的（举例来说crosspair fx,流动性好的那几个） 过去多年的主观宏观交易经验让我在timing/risks/momentum上有近乎于直觉般的分析能力和识别能力，33了，即将迈入宏观交易员的巅峰期。 我现在在做的无非是将过去的能力和技术做总体的封包和入库。在原有的理解上升华成可执行的系统。过去做宏观对冲，对冲本质让我能够获得alpha， 但对冲本质你经常要扛住decay这也意味着更多的系统级套利能够让我更加具备鲁棒性。 3. 数据深度的挖掘，整理，以及可视化 开发自家平台的过程中其实飞速提升了我对于系统的理解能力。我非常庆幸我选择自行开发而不是外包团队。 核心在于这中间太多
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