4月份用GPT4开发策引的策略服务，7月份用Claude开发策引的数据服务。目前的感受：
- AI辅助开发入门简单，想玩的好还很依赖自身经验
- AI是概率性的，所以在开发复杂系统的时候，最难的就是对齐过程，这个很依赖个人经验
- AI写代码已经非常厉害了，代码细节层面挑不出啥毛病

具体细节分享见：https://www.i365.tech/post

给策引组合分析做了一个策略历史交易信号展示的功能，它能够帮助：
- 快速评估策略在不同市场环境下的表现
- 了解策略对不同标的的买卖时机判断
- 分析策略的一致性和稳定性
- 对比不同标的在策略中的表现差异

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策引投资组合深度分析功能演示，现在还可以免费申请三个月的试用资格：
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#策引 交易策略交易信号提醒功能，解决上班族没时间盯盘的烦恼，方便及时跟踪策略交易机会，欢迎试用：
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市场页面已全面上线，支持A股、美股、加密币市场的风险分析，还有AI结合多指标深度分析市场，欢迎使用。

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最新一期节目来啦

https://pythonhunter.org/episodes/ep53

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我们的文档库和原语策略功能上线了。组合详情页现在能看收益归因分析，投资驾驶舱也加了等比买入持有策略对比功能。

这周六早上9点会开个线上会介绍这些，还有优惠活动，欢迎参加。

策引AI投资助手已上线，欢迎体验👇
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试了下 ChatGPT 新出的浏览器 Atlas，虽然有智慧但不多，我让它操作：打开策引 A 股 2 号和另外一个组合对比表现，花了 近 7 分钟，远不及预期，但是蹒跚学步，这个开始还是具有历史性的，理想中的 Agent 能利用人类账户干一些重复性的体力活，而浏览器是个非常好的切入口，继续关注吧

2010年2月，TQQQ上市。如果在那天买入10万美元并持有至2025年底，账户价值将变成惊人的2538万美元——253倍收益，年化41.68%。

本文记录了一次完整的策略对比实验：针对TQQQ（3倍杠杆纳斯达克100 ETF）这个极端波动的标的，我们测试了三种不同的信号确认机制，试图找到这个两难问题的最优解。

最终的发现既出人意料又发人深省👇

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从151%到1178%：动态仓位的案例研究
本文记录了一次系统性的对比实验：我们在相同的买卖信号基础上，测试了5种不同的动态仓位控制机制。最终的发现既震撼又反直觉👇 https://docs.myinvestpilot.com/docs/primitives/advanced/dynamic-position-strategy 这篇文章同时也是策引原语策略支持动态仓位的介绍，更重要的是我们收获了一些洞见： - 在相同的买卖信号下，仅通过改变仓位管理，收益可以相差7倍。 - 在趋势策略中，"拒绝清仓"有时比"果断止损"更有价值。 - 没有放之四海而皆准的参数，只有适合特定市场的配置。 - 风险是收益的入场券。 - 少做反而做得更好。