<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>PowerQuantWeb</title><description>PowerQuant 是面向普通投资者的量化 AI 工具套件：自然语言做投资分析、一行 API 拉数据、AI 看懂量化文档、Rust 极速回测。附 11 个主流量化平台的中文操作手册作参考资料。</description><link>https://www.powerquant.top/</link><item><title>因子会失效吗？16 篇学术论文告诉你答案</title><link>https://www.powerquant.top/blog/do-factors-fail-academic-review/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/do-factors-fail-academic-review/</guid><description>如果因子本身也在失效呢？这个问题比「回测不准」更深一层。本文整理 16 篇顶级期刊论文（JF/RFS/JFE/JPM/FAJ）：Harvey 等人统计学术界已发表 316 个因子，Hou 等人逐一复现 452 个因子后发现 84% 不显著；McLean &amp; Pontiff 发现因子发表后收益下降 58%；arXiv 2026 论文揭示 AI 让信号半衰期从 5-7 年缩到 18 个月；Alexander &amp; Fabozzi 提出 MRP 指标，全样本 Sharpe 1.14 的策略最差制度表现 -0.05。最后给出六大应对方案的横向评估。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>量化</category><category>因子投资</category><category>学术研究</category><category>AI量化</category><category>Alpha衰减</category></item><item><title>国内股票期货量化平台全景介绍：期货 + 股票</title><link>https://www.powerquant.top/blog/quant-platforms-review/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/quant-platforms-review/</guid><description>5 个期货接口 + 6 个期货平台 + 5 个股票工具，一篇文章讲清楚谁是谁、怎么选。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>量化平台</category><category>期货</category><category>股票</category><category>横评</category></item><item><title>交易是价值观的暴露</title><link>https://www.powerquant.top/blog/trading-as-values-revealed/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/trading-as-values-revealed/</guid><description>市场不会跟你讨论价值观，它只用价格运动告诉你——你的世界观评分是多少。本文从生态视角切入，揭示每一笔交易本质上都是一次价值观投票。规则可以复制，信念不能移植；巴菲特能拿住不是意志力，是他骨子里真的信。仓位是信念的物理形态，亏损是市场给你的正向反馈——只要你愿意被修正。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>交易哲学</category><category>交易心理</category><category>价值观</category><category>仓位管理</category><category>信念系统</category></item><item><title>交易频率越高，赚得越少</title><link>https://www.powerquant.top/blog/trading-frequency-less-returns/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/trading-frequency-less-returns/</guid><description>台湾 390 万散户年化亏损相当于 GDP 的 2.2%；上交所 5300 万账户数据显示 10 万以下散户平均每年亏 20.53%。被反复验证 25 年的研究结论：交易频率越高，净收益越低。本文用真实数据揭示过度自信、处置效应、多巴胺陷阱如何让你越操作越亏钱，以及为什么富达内部研究发现&apos;死账户&apos;收益超过绝大多数积极管理账户。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>交易心理</category><category>行为金融学</category><category>散户</category><category>量化</category><category>交易纪律</category></item><item><title>如何用 AI 写 PTrade 代码：从搭建知识库到实战</title><link>https://www.powerquant.top/blog/ai-write-ptrade-code/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/ai-write-ptrade-code/</guid><description>PTrade 是恒生电子量化交易系统，代码跑在券商服务器上、延迟低但门槛高。AI 写 PTrade 代码最大的问题不是写不出来，是「假装完成」——看起来对，跑起来错。本文给出完整解法：用 RAG 让 AI 读懂官方文档、6 条 Prompt 撰写要点、一个 RSI 策略从 0 到 1 的实战示例、以及人工审核 checklist 的 7 个检查项。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>量化</category><category>PTrade</category><category>AI编程</category><category>RAG</category><category>Claude Code</category></item><item><title>AI 量化实战课：从零到实盘的完整指南</title><link>https://www.powerquant.top/blog/ai-quant-complete-guide/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/ai-quant-complete-guide/</guid><description>PTrade、文华、通达信、天勤、TB、金字塔——9 个量化平台，9 个语言坑，AI 写代码的最大问题不是写不出来，是「假装完成」。本文整合 7 天 AI 量化实战课的全部干货：从量化全貌、平台选型（含 AI 推荐排序：天勤 &gt; 无限易/易盛 &gt; TB/金字塔 &gt; 文华）、RAG/MCP/Agent/Skill/Prompt 五大 AI 工具箱、用 AI 进化策略的闭环、过拟合自查 5 步清单、模拟盘 3 天 → 最小仓位 1 周 → 正常仓位实盘路径，到复盘提示词模板和知识库闭环格式。读完一小时，从零到实盘一站式讲透。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>量化</category><category>AI编程</category><category>实战指南</category><category>RAG</category><category>Agent</category><category>交易系统</category></item><item><title>为什么越努力，越贫穷</title><link>https://www.powerquant.top/blog/why-harder-work-poorer/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/why-harder-work-poorer/</guid><description>国家统计局 2025 年数据：周均工作 48.6 小时，比法定标准多 22%。但印尼年工作 2150 小时，人均 GDP 只有德国的 1/10。这不是鸡汤，是被反复验证的结论——越努力越贫穷。本文从贫困陷阱 S 型曲线、稀缺心态偷走大脑带宽（智商测试掉 27 分）、战术勤奋 vs 战略懒惰、时间管理死亡螺旋，到 Barber &amp; Odean 6.6 万账户数据验证「交易越频繁越亏」，揭示努力的方向为什么比努力的强度重要 100 倍。</description><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>交易哲学</category><category>行为经济学</category><category>贫困陷阱</category><category>稀缺心态</category><category>战略思维</category></item><item><title>欢迎来到 PowerQuant</title><link>https://www.powerquant.top/blog/welcome-to-powerquant/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/welcome-to-powerquant/</guid><description>PowerQuant 是什么、4 个 AI 工具能做什么、平台资料怎么用——一篇带你认全。</description><pubDate>Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>公告</category><category>随笔</category></item><item><title>PowerQuant RAG 上线：让你借助 AI 五分钟成为量化代码专家</title><link>https://www.powerquant.top/blog/powerquant-rag-examples/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/powerquant-rag-examples/</guid><description>一套开箱即用的量化知识库，覆盖 9 家主流量化平台（PTrade/聚宽/TBQuant/天勤等）。通过 Claude Code + MCP 协议接入，0 配置、0 维护、0 费用。4 个真实场景演示如何用它从零写策略、跨平台迁移、优化回撤、排查 bug。</description><pubDate>Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>量化</category><category>AI编程</category><category>RAG</category><category>PowerQuant</category><category>Claude Code</category></item><item><title>10分钟上手：如何用 AI 快速分析股票</title><link>https://www.powerquant.top/blog/ai-stock-analysis-10min/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/ai-stock-analysis-10min/</guid><description>零基础教程：用 Claude Code + PowerQuant 这套开源工具链，10 分钟搭好 AI 股票分析工作流。从单股速读、板块扫描到全市场筛选、协整套利，6 个开箱即用技能覆盖常见分析场景。每一步都基于真实行情数据，可验证、可复用。</description><pubDate>Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>量化</category><category>AI编程</category><category>PowerQuant</category><category>Claude Code</category><category>股票分析</category></item><item><title>回测是下限，不是答案：从古典概率到贝叶斯概率</title><link>https://www.powerquant.top/blog/backtest-is-floor-not-answer/</link><guid isPermaLink="true">https://www.powerquant.top/blog/backtest-is-floor-not-answer/</guid><description>回测年化 30% 的策略，实盘几个月就被滑点吃光利润。问题不在代码或参数，而在古典概率本身——市场是活的系统，参与者在变、制度在变、环境在变。本文从频率派 vs 贝叶斯派的根本分歧切入，讲清为什么历史胜率不能直接外推、什么是制度切换的空窗期、以及为什么贝叶斯的真正优势不是快而是连续。</description><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>交易哲学</category><category>贝叶斯</category><category>回测</category><category>量化</category><category>概率论</category></item></channel></rss>