9月22日资讯速递

最后更新: 2025-09-23

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国会山股神的好日子到头了？美拟立法禁止核心官员进行股票交易美参议员Gillibrand提出一项法案，禁止国会成员、最高法院大法官、总统、副总统及其家属持有或交易个股，旨在遏制内幕信息优势。该法案可能会重塑依赖政治情绪与内幕交易活动数据的量化模型。
X用户Quant Beckman 最近指出，第二类错误的代价是一种机会成本。一个有价值的阿尔法（alpha）来源可能会因此未被发掘，一个真正的好点子被放弃。虽然这不像第一类错误导致的直接资本损失那样能被立即感受到切肤之痛，但从长远来看，系统性地犯第二类错误的倾向可能同样具有毁灭性。Quant Beckman 是一名量化研究员和开发者，金融数据科学家。他的专栏定价是70欧元每月，远高于 GPT-5。
最佳投资者不是对冲基金或量化分析师。《经济学人》再次发文，全球顶级投资者无需依赖对冲基金、量化机构或卖空者即可取得优异表现，引发了关于传统量化有效性的争论。
量化交易严重依赖于对大规模表格数据的分析、处理和推理。这些数据包括历史价格（OHLCV）、财务报表、宏观经济指标、另类数据等。但是，人工智能在表格数据的预测、推理方面的表现一直落后于其它领域。在有了大模型（LLMs）之后，情况是否会有所不同？ 9月4日， Cornelius Wolff 在由 alphaXiv举办的一个 webminar上进行演讲。主题是， How well do LLMs reason over tablular data? 这个会议是在北京时间凌晨举行的，国内大多数人无法参加。现在，我们获得了他的演讲的视频。演讲者 Cornelius Wolff，来自荷兰国家数学和计算机科学研究中心。论文发表在 arxiv，论文指导者 Madelon Hulsebos 是一位在表格数据处理和人工智能领域有较深资历的研究者。

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