Cycles lin @linCycles

只做周期不赌叙事宏观视角｜风险优先执行第一｜拒绝情绪距离你5201314km Joined March 2026

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华尔街没有名字 @WallStreet0Name

6 days ago

第二期视频一定要看完，最后涉及到的均线的空头排列基本让我重新塑造了一个新的均线体系。 wall-street-skill.com/kline-review

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Cycles lin @linCycles

5 days ago

@zkgoudan 什么时候加密有独立行情？空就有

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Cycles lin @linCycles

a week ago

@Jingxin147741 好事啊，可以拉黑好多人了

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Cycles lin @linCycles

a week ago

币安岳不群之争真好笑，都是大割，来时路还没有黑历史了？有什么好争辩的，币安二圣还想装逼立牌坊，身为韭菜，我心不瞎，帮二圣讲话的拉黑就行，后缀.bnb拉黑就行，站队的拉黑就行。

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兄弟们，发现一个闷声发大财的赛道：视频号 + 英语 + AI 视频 + 少儿教育，四个buff叠满了！！用 AI 做英语教学视频，主角直接用 AI 生成一个可爱的小孩形象。小孩天生就是爆款元素，谁刷到都忍不住多看两眼！！更绝的是人群精准，视频号的用户大多在30到60岁，这群人不是在为自己的成长花钱，就是在为家里的孩子花钱！！带货和流量主收益都不错，开几个号做矩阵也很轻松，换成别的赛道照样能套！写脚本、生成视频、发布上线，AI 全都能包办！真正的关键只有两个：选对赛道，长期坚持更新！！

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劳伦斯 @LawrenceW_Zen

a week ago

🎉全体起立！牛逼！iPhone Use 已经被实现了。这妥妥的物理外挂啊你只需要一块几十块的 ESP32，即可实现全自动控制 iPhone !！

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Kenny @_0xKenny

3 weeks ago

哪个指标能尽可能准确的预测SPY底部？结论是：布林带 %B<0.15 的时候 (胜率 86%)

David Chau @InsideOptions_

3 weeks ago

I reverse-engineered every buyable bottom on SPY. Here is what actually flagged them. Instead of debating which indicator predicts bottoms, I worked backwards. I took 2 years of SPY daily data (501 trading days), found every pivot low that bounced 5% or more within 10 days (7

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爱吃折耳根的Ace @_zheergen

3 weeks ago

我去！量化圈那些散落在 GitHub 各个角落的工具，居然有人整理成了一张开源地图项目叫 Awesome Quant，GitHub 29K+ Stars。 19 大类量化库 / 数据源 / 回测框架 / 书籍论文一网打尽，股票、期货、期权、币圈通吃！以前找量化库，全靠群里问、搜博客、一个个试错，不是版本过时就是文档垃圾。这个不一样，Wilson Freitas 从 2015 年维护到现在，11 年、4K 贡献者，把量化生态里靠谱的库按 19 大类整理得明明白白，还带语言标注和一句话说明。核心能力： 1️⃣ Trading & Backtesting：Qlib、Zipline Reloaded、bt 等回测和交易框架集中整理 2️⃣ 数据与行情：股票、期货、Crypto、宏观、SEC、另类数据等各种数据源都能顺着目录找 3️⃣ 因子与机器学习：Factor Analysis、Time Series、Sentiment、ML for Trading 单独分类 4️⃣ 组合与风控：Portfolio Optimization、Risk Analysis、定价模型和金融工程工具都有 5️⃣ 技术指标与可视化：TA、K 线、金融图表、研究环境这些常用工具也整理得很全 6️⃣ 不只 Python：R、C++、Rust、Julia、JavaScript 等量化生态都覆盖，不会只困在一个语言里我觉得它最值钱的地方，不是里面某一个项目有多强。而是当你突然想做：期权定价高频回测因子研究机器学习选股组合优化 Crypto 量化不用再从 Google 和 GitHub 大海捞针。先来 Awesome Quant 找对应分类，基本能把这个领域主流的开源工具先扫一遍。做量化、金融工程或者准备自己搭交易系统的，这个建议直接收藏。 github.com/wilsonfreitas/…

爱吃折耳根的Ace @_zheergen

3 weeks ago

终于有人把 QMT 这套又碎、又绕、又劝退人的开发流程，重新给 A 股量化用户捋顺了项目叫 EasyXT，725 Stars，MIT 开源。以前玩 QMT，接口复杂、文档乱，光封装个下单查询就得折腾一周。它不一样，easy_xt 核心库把 QMT 接口包成几行 Python，数据源还能 QMT → xqshare → 通达信 →

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爱吃折耳根的Ace @_zheergen

a month ago

终于有人把 K 线当成金融语言来训练大模型了。开源项目 Kronos，39.1K stars，AAAI 2026 录用。45 个全球交易所、120 亿条 K 线喂出来的 decoder-only 模型。以前做预测，不是自己从零训 LSTM，就是拿 TimesFM 这类通用时序模型硬套，开高低收成交量全被拍扁。换个市场就塌。它不一样：先把连续 OHLCV 编成分层离散 token，再用 Transformer 自回归预训练。预测、波动率、合成 K 线走同一套底座。核心能力： 1️⃣ 专门训练 K 线：不是拿通用时间序列模型硬套金融数据，而是针对高噪声市场序列设计 2️⃣ 45+ 全球交易所：训练数据覆盖超过 45 个交易所、120 亿条 K 线记录 3️⃣ 价格预测：可以直接输入历史 OHLCV，预测未来一段时间的价格序列 4️⃣ 波动率预测：除了方向和价格，也支持波动率相关任务 5️⃣ 生成合成 K 线：可以生成更接近真实市场结构的金融时间序列 6️⃣ 多尺寸模型：提供 mini、small、base 等版本，参数从 4.1M 到 102.3M，方便本地研究 7️⃣ 支持微调：可以直接拿自己的 A 股、Crypto 或其他市场数据继续 Fine-tune 8️⃣ 已接 Qlib 示例：官方提供 A 股数据准备、微调和回测流程，方便继续做量化研究论文里价格预测 RankIC 比最强通用 TSFM 高 93%。我比较喜欢它的一点是：它没急着承诺帮你赚钱，而是先解决 K 线怎么被模型读懂。做 K 线预测、A 股/加密量化，或想把基础模型当新因子的，这个值得留着。 github.com/shiyu-coder/Kr…

爱吃折耳根的Ace @_zheergen

a month ago

我去！美股热的时候最容易只看涨，有人把崩盘相关指标收进一个本地看板。 US_Stock_Crash_Monitor，MIT。Streamlit。盯 VOO（标普500）和 QQQ（纳指100）。v1.3 用六个因子打一个崩盘风险分。以前估值、利差、均线、情绪各开各的网页。它不一样，把巴菲特指标、席勒

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爱吃折耳根的Ace @_zheergen

a month ago

这下省事了！TradingView 官方 AI 功能现在要 $7.5/月，然有人做了个免费开源 MCP 直接平替，还多给 78 个工具——股票/期货/币圈/外汇看盘，让 AI 上手你的本地图表。它就是 tradingview-mcp，6.3K stars，国外交易者都在疯狂的转发！核心能力： 1️⃣ 直接读取当前图表里的品种、周期、价格、OHLC、成交量和指标数值，不用再靠截图猜 2️⃣ 支持自动切换 Symbol、Timeframe、图表类型，还能跳到指定日期和缩放区间 3️⃣ 可以读取 RSI、MACD、EMA、BB 等指标，也能读取 Pine Script 画出来的线、标签、表格和价格区间 4️⃣ AI 可以直接写、注入、编译、调试 Pine Script，编译报错也能继续自动修改 5️⃣ 支持直接在图表上画水平线、趋势线、矩形和文字标注 6️⃣ 可以创建和删除价格提醒，还能读取和修改 Watchlist 7️⃣ 支持 Bar Replay，AI 可以一步一步推进历史 K 线，模拟买入、卖出、平仓并查看盈亏 8️⃣ 还支持多图布局、截图、实时监控，以及把同一套能力通过 CLI 调用以前想用 AI 辅助看盘，要么加钱开官方 AI，要么自己去抓数据还冒着爬接口、被封的风险。 tradingview-mcp 不一样，它走 Chrome DevTools 协议连你本地正在跑的 TradingView 桌面端，不碰服务器、不绕过付费墙，你有订阅就能用。我比较喜欢它的一点是：默认压缩输出，避免一张图把上下文撑爆。Desktop 要先装，实时数据看你自己的 TV 订阅。把专业看盘软件变得可被 AI 读懂、可被 AI 操作，还能省掉官方那 $7.5 一个月的 AI 钱。做技术分析、Pine Script、AI 量化辅助，或者想让 Claude / Codex 真正操作 TradingView 的，这个很值得研究。 github.com/tradesdontlie/…

爱吃折耳根的Ace @_zheergen

a month ago

我去！终于有人把 A 股复盘从十个网页收进一个本地桌面里了 easy-stock，个人投资者用的 AI 投研工作台。行情总览、题材雷达、连板情绪、个股分析、持仓巡检、大 V 盘后观点。Releases 有 Mac / Windows 包。Go 后端 + Electron。以前那些"AI

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余温 @gkxspace

a month ago

wok，微信被彻底打通了，逸尘这个 Skills 只怪我发现太晚，立马 Fork 防被 404🥹 用 Codex 直接读取你微信的本地数据，而且纯本地解密、纯只读，完全不影响微信正常用！聊天记录、联系人、群聊、朋友圈、收藏夹，居然全都能被 AI 直接读取。。。我来给大家详细讲一讲它有多香： 1、聊业务或跟客户沟通前，让 AI 直接检索历史记录："分析我和某总过去半年的合作痛点，然后......"。 2、几百个的行业大群，上万条消息根本看不过来。直接跑一条命令，自动生成群聊精华日报、核心话题梳理，甚至群友画像。 3、在微信收藏的几千篇好文章、群里发过的文件资料，一句话就能精准检索出来。 4、把你和朋友聊过的好想法、朋友圈发过的碎碎念一键提取，直接沉淀成内容素材。数据留在 Mac 本地、不上传，绝对丝滑。 🔗：github.com/mcncarl/yichen…

逸尘 @gengdaJ

a month ago

很多假粉丝都不知道我已经把微信生态都做成了Skill。。。 1.微信数据Skill。微信聊天记录、微信联系人、微信朋友圈、微信收藏夹全部都可以被Codex直接读取，也支持增量读取，只有首次重签名具有一定风险，后续基本无风险。 github.com/mcncarl/yichen…

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Cycles lin @linCycles

a month ago

@DuoHong44622 星星之火可以燎原，社会戾气下，请当权者想想这些年都做了什么事

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Jealousy 尼卡 @eastweb3eth

2 months ago

量化大脑这个库要不要分享出来，我是真的做过一番思想斗争。因为……太好用了。人都是自私的，但最后还是理智战胜了私欲。不相信的话，自己去试试就知道了。量化大脑开源版是一套面向个人开发者和投研团队的 AI 原生多市场量化交易平台。它把微软 Qlib、RD-Agent 因子演化、TradingAgents 多智能体投研这些东西直接整合到了一起，从 300+ 维因子挖掘、13 种机器学习/深度学习模型、Optuna 自动调参、Qlib 高性能回测、截面批量推理，一直做到 7×24 小时舆情情绪分析、通达信联动、预警雷达、模拟实盘交易。简单说，就是从找因子 → 训练模型 → 回测 → 推理 → 舆情 → 预警 → 交易，基本给你串成了一条完整链路。而且支持 A 股，港股、美股、期货、区块链。仓库地址： github.com/qusong0627/Qua… 官网： oss.quantmindai.cn/index.html 这个库上线没多久就已经 500+ Star 了。但有意思的是，我在推特上几乎没见什么人推荐。所以我合理怀疑：不是没人发现，而是发现的人都默默自己用了🤣 我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～

Jealousy 尼卡 @eastweb3eth

2 months ago

A股港股美股量化分析 Agent Skill 又是一个冷门库但是很优秀。quant-buddy-skills 不是普通股票数据 API，它包括行情、估值、财务、公式引擎、全市场筛选、因子计算、策略回测、净值对比和图表渲染等功能。但是在装这个库之前，把quant-buddy-view也安装一下，这是一个投研沙盘。