量化分析师应该了解的现代货币理论（MMT）
关于稳定币，量化分析师应该了解这些
使用强化学习进行资产组合优化
本期节目聊一聊指数增强策略
期货多因子量化策略
量化分析师应该了解的美国核心宏观经济指标
经济“感冒”前，政策制定者如何提前预警？
从Alpha101到Alpha360，因子库如何推动量化投资进入AI时代
这期节目向你介绍关于强化学习（RL）在金融领域应用情况。
这期节目向你介绍一种基于波动率的量化交易策略，该策略旨在优化杠杆交易所交易基金（LETF）的交易择时。
Scikit-learn 是著名的机器学习编程开发库，其被广泛应用某种程度上已经成为了行业标准。这期节目向你介绍 scikit-learn 在金融领域的应用情况。
异常值检测（Anomaly-Detection）是数据科学领域中的一个重要方向，在众多领域都有着广泛的应用。这期节目从量化策略分析师的角度向你介绍异常值检测的相关应用。
在中国股市中如何展开基于机器学习的多因子量化投资策略？这期节目和你谈谈相关的事情。
利率市场是指进行各种利率相关金融工具交易的市场体系。在这个市场中，资金的供求关系决定了借贷的价格，也就是利率水平。这是一个非常重要金融市场组成部分，也在一般量化投资投研会被忽视的一个市场。这期节目向你介绍利率市场。
风险平价策略是一种投资组合管理方法，其核心理念是让投资组合中每个资产或资产类别对总体风险的贡献相等，而不是按照传统的市值权重或等权重方式配置资产。这种策略的优势在于能够更好地分散风险，减少对单一资产类别的过度依赖，特别是在市场动荡时期可能表现更加稳定。不过，由于其倾向于配置更多的低收益资产，在牛市中可能会错失一些收益机会。https://overfitting.xyz
skfolio是一个基于scikit-learn构建的Python库，用于投资组合优化和风险管理。它提供了与scikit-learn兼容的统一接口和工具，用于构建、微调、交叉验证和压力测试投资组合模型。https://overfitting.xyz
对于时间序列数据的特征工程是量化策略分析师日常最核心的工作内容。这期节目聊一聊常用的几个开源 Python 时间序列数据特征提取工具。
DuckLake 是一种基于 SQL 和 Parquet 构建的开放湖仓格式。DuckLake 将元数据存储在目录数据库中，并将数据存储在 Parquet 文件中。DuckLake 扩展允许 DuckDB 直接从 DuckLake 读取和写入数据。这期节目向你介绍 DuckLake
这期节目向你介绍机器学习在金融领域应用的相关情况。WebSite: https://overfitting.xyz/
NautilusTrader 可以说是这两年风头最盛的开源量化交易框架，其核心基于 Rust 实现又提供 Python API 兼顾效率与便捷，这期节目向你介绍 NautilusTrader 。
大模型发展方兴未艾，如何能在金融交易领域应用多 Agent 体系模式？这期节目带来一些思考。
不管是期权市场、债券市场，或者更加宏观抽象的利差市场，我们总能看到 Short Gamma 类型的策略在市场中长期存在，这期节目带来对于 Short Gamma 策略的一些思考。
中美股票市场的差别其实比想象的更大，尤其是不同的微观结构导致具体交易模式的差别，了解这些差别才能更好的让你对市场有更深刻的洞察。
如何挖掘有效的 Alpha 因子是量化策略分析师每天所需思考最重要的问题。这期节目向你介绍一种利用强化学习挖掘 Alpha 因子的框架：Alphagen。
量化策略分析师应该了解的 Barra 风险模型
在量化系统的构建中，经常会涉及到 Python 与 C++ 语言层面的交互，这期节目向你介绍各种 Python 调用 C++ 方案，以及其各自优劣。
对于量化交易行业从业人员而言，对于国债期货应该有哪些了解呢？这期节目向你介绍国债期货。
PyFolio 是一个开源的 Python 库，用于投资组合分析以及投资策略执行绩效结果分析。
将中短期国债纳入存款准备金，是最近市场热议的一个话题，这涉及到央行存款准备金改革相关话题。这期节目向你介绍存款准备金与中短期国债你所需要了解的知识。
Empyrical 是开源的金融时序绩效计算工具箱。它封装了在量化研究和回测中最常用的收益率、风险与回撤指标计算方法。
