OmniTrader
Python ★1自适应加密量化框架:零前视回测、实时风险熔断开关、遗传策略进化 + 样本外验证,零依赖自托管控制台。
投资人 · 创业者 · 前大学教师
我在大学教过书,在世界500强做过产品,后来自己出钱做投资、自己开公司。 这里放我写的东西、做过的工具,和几道还没算清楚的题。
我干过四种活:在大学讲课、在世界500强做产品、拿自己的钱做投资、然后自己开公司。 顺序就是这样,没什么规划。回头看唯一连贯的一条线是,我一直在找一种方式, 让"我觉得会怎样"这句话变得有代价。
2016 年在500强做 PM,偶然看到比特币,把能找到的资料翻了一遍,白皮书读了五遍。 那之前我在高校,赶上 2008 的余波,身边做外贸和出口的同学一批批失业。 这两件事撞在一起,让我对"钱从哪来、什么时候突然就没了"格外上心。 后来几轮周期看下来确认了一点:判断对不对常常没那么重要,重要的是驱动它的那套机制还在不在。
这四段经历给我的东西不一样。教书让我知道,讲不清楚就是还没想清楚; 500强让我知道,一个决定要穿过多少层,才落到产线上;做投资最狠,逼你给每个观点标上金额; 创业更狠,前面所有学费一次性结算。所以我看一家公司,先看它靠什么活着,再看账,最后才听故事。
最近在看的几道题:把估值和宏观这类流程做成能反复跑的东西;跨境和品牌这块重新梳理了一遍 (我做过医疗设备的海外招投标,那段经历比想象中有用);加密还在看,但它现在只是其中一小块。
这个站点放三样:写的东西(多数先在 Paragraph 发)、 做过的项目、以及我把分析流程写成的 agent skill。第三样是最近才开始的——文章写完就完了, skill 能反复跑,而且逼我把流程写清楚。
六个方向各挑一篇:AI、品牌、跨境电商、加密、研究、散文。多数首发于 Paragraph。
量化、监测、AI 与一些有趣的实验。能做出来就不停在纸面上——多数有能点开的线上版本。
把常用的分析流程写成能反复跑的 agent skill。算术交给脚本,红线写进代码,判断留给人。三个都已独立开源。
可比公司估值八步:拉同业、取倍数、建 Comps 表、给隐含估值区间。负基数和缺失值自动跳过,不许拿估值填空。
查看 SKILL.md →单页 DCF:两阶段折现 + 敏感性 + 下行地板 + 仓位倒推。内置红线——WACC 小于等于永续增长率直接报错。
查看 SKILL.md →宏观四变量周更面板。硬规则:信用或流动性任一报警即强制防守,绿灯数再多也不许覆盖。
查看 SKILL.md →投资、合作,或者只是想聊一道题,都可以直接说。