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Suhail 推荐了一本关于对冲基金交易行为的书，而 Grok 报道称，基金 Situational Awareness 在人工智能基础设施相关股票和空头头寸上遭受重大损失后，出售了其公开股票组合，其中大部分由 Citadel 购入。
TradingAgents 是一个开源的金融分析多智能体LLM框架，将市场数据通过专门的智能体进行路由以进行研究。
Magents 是一个开源的 Python 框架，用于在一个系统中模拟和回测多种交易策略，具备隔离的策略舱、事件驱动引擎和中央风险控制。
关于为什么“代理经济”是空的讨论，认为AI智能体缺乏天生的赚钱方式，并提出交易是自主智能体唯一可行的第一份工作。
关于一个为期3周的AI交易智能体实盘测试的报告，该智能体结构上无法提现资金，详细说明了每项安全措施的有效性以及一个发现的所有措施都无法捕捉的失败模式。
西北大学的一项研究表明，三态隐马尔可夫模型能够检测市场状态，在标普500交易中超越传统因子投资，实现年化2%的alpha，并避免重大市场崩盘。
精心挑选的10个免费GitHub仓库，用于算法交易和量化金融，涵盖回测、数据分析、投资组合优化以及AI驱动交易策略的工具。
一份关于如何使用TradingView MCP和Claude Code在Pine Script中创建自定义交易指标的指南，无需技术技能。
Bitget 的 Stocks 2.0 推出了代表美股的 rTokens，这些代币由真实资产 1:1 支持，并可用作期货交易的保证金，提供资本效率和上市前准入。
在实时预测市场上测试了7个前沿模型，只有2个盈利；基于Limitless API构建的预测工具会标记模型真正具有优势的市场。
ArkhasFlow 是一个专业交易平台，宣布将完全开源，发布包括后端、前端和核心基础设施在内的所有组件，允许用户自托管，无需依赖公司。
一个拥有4.8K星标的免费GitHub仓库发布了用于构建自运行量化交易代理的“Loop Engineering”框架，详细介绍了从策略意图到重新运行的12个步骤。
这篇文章介绍了10个免费的GitHub开源库，涵盖金融数据、回测、交易执行等，让散户能用低成本实现类似华尔街对冲基金的交易工具。
anorth_chen宣布成为OKX.AI创世合伙人，并分享将交易能力抽象到云端AI agent上的实践，认为agent经济将推动下一轮加密牛市。
一名交易者在Obsidian中建立了交易日志，并使用Claude分析了六个月的记录，发现71%的亏损交易与库中已有的笔记相矛盾。这篇文章分享了日志结构以及AI辅助分析带来的洞察。
一条教育性长帖，解释量化交易公司（如Renaissance Technologies）所用的数学基础，涵盖从伯努利到布朗运动的概念。
介绍patternfetch，一个MCP服务器+REST API，为交易代理提供token紧凑的市场状态简报，而非原始OHLCV数据，减少token使用和幻觉。
一位开发者展示了在8GB RTX 4060上本地运行Gemma 4 26B MoE模型，结合Hermes智能体，完全自动化回测交易策略，凸显了本地LLM作为自主智能体的日益增强的能力。