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匡醍量化|大富翁量化

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21天驯化AI打工仔 - SQEP与symbol编码性能测试

"007，我们需要讨论一个重要的性能优化问题，"我一边敲击键盘一边对我的 AI 助手说道。"什么问题？我已经准备好了，"007 回应道，它的语音合成器发出了一种几乎可以称为热情的声音。"在量化交易系统中，数据查询性能至关重要。我们需要测试一下股票代码编码方式对查询速度的影响。"

2025-05-18

Augment随手记

Duckdb是一个年轻而迷人的数据库。它的备份可以简单到通过拷贝文件来完成 -- 但前提是，没有其它进程独占她。如果你的服务使用了duckdb，而且还在不停地读写她，你该怎么给她一个备份呢？

我们把这个问题抛给了Augment.


To Augment:

> 增加一个后台任...

2025-05-17

致命的 ID -- DuckDB 中的 Returning 子句之谜

Duckdb是一个年轻但非常有潜力的数据库。但它也有桀骜不驯的一面：在一个普通的update语句执行时，出现了罕见的违反外键约束的问题。最终，依靠Augment这个强大的AI工具，我们找到了根本原因，并且通过坚实的实验验证了结论。

『华生，你是否曾思考过，在数据库的深处，隐藏着...

2025-05-14

21天驯化AI打工仔 - 如何存储10亿个Symbol?

现在，我们需要设计一种通用的数据交换格式（Standard Quotes Exchange Protocol, SQEP）。这种格式的工作原理是：由数据生产者（因为只有生产者才了解原始数据的具体格式）将数据转换为这种标准格式，然后再将其推送到Redis中供消费者使用。

2025-05-14

21天驯化AI打工仔 - 数据库的优化

五一小长假之前，我在搭档 007 的帮助下已经成功实现了从 Tushare 获取 OHLC 数据，并通过 Redis 消息队列将数据存储到 ClickHouse 数据库。为了进一步完善量化交易系统的数据支持，今天我们将聚焦于数据库的优化设计，主要涉及获取日线复权因子、获取分钟线数据以及计算分钟线数据（例如 15 分钟）三个方面。五一结束之后，我们计划通过这些优化，能够为量化交易策略提供更丰富、更精细的数据，从而提升系统的性能和决策能力。

2025-05-13

21天驯化AI打工仔 - 开发量化交易系统

今天是第二天，我计划实现如下任务：
1. 安装 ClickHouse 和 DBeaver
2. 创建 ClickHouse 数据表
3. 修改 Redis 消息队列代码以支持 ClickHouse 存储我唤醒了 007，它今天是要陪我一起战斗代码的。

2025-05-11

21天驯化AI打工仔 - 我如何获取量化数据

IDEA：本人和本人的 AI黑奴 的相互协作，能不能在短短 21 天内开发出一套量化交易系统？这么有意思的挑战，不如就从今天开始吧！“数据是一切开始的基础”，我打算先安排 AI黑奴 从数据获取开始做起。（感觉叫 AI黑奴 不太好听，那就给它取个名字叫：007号打码机，希望007号“牛码”可以“码力全开”）好！下面我们正式准备开发工作！

2025-05-10

试过 Cursor 和 Trae 之后，我如何用 Augment 完成了一个复杂项目

常常有人问，真有人用 AI 完成过一个复杂的项目吗？我！在这个过程中，我感受到 Augment （也许不只是 Augment，而是 AI 辅助编程）强大的力量。它帮我省下很多个小时。如果你是一位秀发飘逸的美女程序员，你更是应该用它 -- 它指定能保住你的头发 -- 不过这一点对我来说已经无关紧要了。

2025-04-21

Pandas应用案例[3]

“Modin 通过多核并行加速 Pandas 操作，读取 10GB CSV 文件比 Pandas 快 4-8 倍；Polars 基于 Rust 架构，内存占用仅为 Pandas 的 1/3；Dask 则支持分布式计算，轻松处理 TB 级数据。”

2025-04-05

Pandas应用案例[2]

“通过将字符串列转换为 category 类型，内存占用可减少 90% 以上；使用 itertuples 替代 iterrows，遍历速度提升 6 倍；结合 Numba 的 JIT 编译，数值计算性能可媲美 C 语言。”

2025-04-05

Pandas应用案例[1]

“Alphalens 要求因子数据是双重索引的 Series，价格数据是日期为索引、资产代码为列的 DataFrame。通过 Pandas 的 pivot_table 和 set_index，可以轻松完成格式转换，为因子分析奠定基础。”

2025-04-04

Pandas核心语法[7]

“Pandas 的 DataFrame 提供了强大的样式功能，可以通过 Styler 对象实现类似 Excel 的条件着色效果。此外，Pandas 内置的绘图方法支持多种图表类型，轻松满足数据可视化需求。”

2025-04-03