武汉 985 ee本硕 秋招求指导

  使用 tushare 历史与实时数据，开展 A 股分钟级量化交易程序的开发、回测和实盘应用。利用实时分钟级成交指 标的不合理偏差，识别实时量价背离，在每一分钟内同时给出多只股票(每日一台电脑最多 50 只)的分钟级买入 信号;每日利用实时分钟级成交指标，相较于历史分钟级成交指标的不合理偏差，实时识别资金分时异动，在每一 分钟内同时给出多只股票的分钟级卖出信号。   程序盘中根据每只股票的日内价格均线，在实时价格高于均线时限制买入信号，在低于均线时限制卖出信号。盘前 记录每只股票的 Beta 因子值，盘中将交易信号除以每只股票的 Beta 因子值，用于交易信号标准化;盘前记录每 只股票历...

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...