最近實盤操作了一週了 Gemini2.5 pro 的量化模型

這個版本主要追加了

布萊克 - 斯科爾斯模型（Black-Scholes 模型）和 泰勒展式

和時間序列

算力需求比上個版塊要大 10 倍也就是算力卡要多購買 10 倍

時間序列會對沒有發生的未來進行短期的價格走勢判斷

也就是量化股價預判

原理相當於基於基本面信息的爬取 和 至今為止的盤口行為，摸索這些行為對未來的影響

最近一直在優化自己的代碼和數學公式的組合

其實人工智能在生成考試模擬試卷 生成小説海報等人工方面逐步替代了

人只是個觀察者，觀察量化有沒有執行你的思路你的想法，同時給予你反饋，而我們將自己的經歷和經驗編寫進程序，隨時代的進步而進步

2024 年到 2025 對我來説也是基於量化版本從 0.5-2.5 版本的不斷進化和脱變