<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>因子挖掘 on 于汝川的个人网站</title><link>https://ruchuan.org.cn/tags/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E6%8C%96%E6%8E%98/</link><description>Recent content in 因子挖掘 on 于汝川的个人网站</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ruchuan.org.cn/tags/%E5%9B%A0%E5%AD%90%E6%8C%96%E6%8E%98/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型量化研究前沿</title><link>https://ruchuan.org.cn/posts/llm-quant-research-frontier-projects/</link><pubDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ruchuan.org.cn/posts/llm-quant-research-frontier-projects/</guid><description>&lt;p>随着大语言模型（LLM）与智能体（Agent）在金融领域的深入应用，量化研究的范式正在发生深刻重塑。然而，学术界与工业界对“如何用大模型做量化”的理解往往参差不齐：有人将其视作编写 Python 公式的代码生成器，有人将其用作新闻舆情打分工具，也有人尝试构建完全自主进化的 Alpha 挖掘系统。&lt;/p></description></item><item><title>七个量化开源项目综述</title><link>https://ruchuan.org.cn/posts/seven-quant-open-source-projects/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ruchuan.org.cn/posts/seven-quant-open-source-projects/</guid><description>&lt;p>在量化研究领域，最容易让人误入歧途的执念，就是试图寻找一个能“全自动从因子挖掘一路干到实盘盈利”的单一神级开源项目。&lt;/p>
&lt;p>事实是：开源社区里广受关注的七大代表性项目——&lt;strong>AlphaGen、RD-Agent、AlphaForge、AlphaAgent、QuantaAlpha、vn.py 与 alphalens&lt;/strong>——根本不是互相替代的关系，而是分别卡在量化研发链条的不同咽喉要道。&lt;/p></description></item></channel></rss>