🤖 Agent 学习路径
玩转 Hermes Agent,把重复劳动交给 AI
- 1 认识 Hermes Agent 了解 Agent 是什么,怎么装、怎么用
- 2 AI 自动化实战 用 Agent 替代数据下载、回测、日报生成
- 3 cron 调度 定时任务编排,让 Agent 每天自动干活
- 4 技能开发 自定义 Skill 扩展 Agent 能力边界
从零开始,用 AI Agent 做量化交易
这是一份为你整理好的完整学习路径。不管你是编程新手、投资老手,还是纯零基础——选一个方向,顺着路线走就行。
这两条路不冲突,但建议先专攻一条,再触类旁通
玩转 Hermes Agent,把重复劳动交给 AI
从零搭建量化系统,数据→策略→实盘
按学习顺序排列,每篇都带完整代码和回测数据
pytdx 批量拉取全市场日线数据,DuckDB 统一存储,从零搭建本地量化数据底座
你的第一个量化策略。基于布林带的均值回归逻辑,代码全中文注释,边读边跑
动量因子驱动的 ETF 轮动,月度调仓,年化收益 +18.7%,回测数据完全公开
Barra 多因子框架实战:估值、动量、波动率等 10 个维度量化选股,年化超额 +30.5%
另类资产配置策略——可转债低价轮动,风险收益比优化,适合追求稳健的投资者
用 Astro + Cloudflare 搭建 AgentQuant 博客,包含 CI/CD、评论系统、SEO 全套配置
Hermes Agent 自动跑 20+ 量化任务:数据下载、策略回测、投资日报生成——全自动
从默认配置到生产级效率优化:Skill 开发、cron 编排、内存管理——Agent 调优全记录
这个网站背后用到的工具链,全都开源
策略开发、数据分析、自动化脚本
嵌入式 OLAP 数据库,零配置、高性能
通达信数据接口,获取 A 股行情
AI 自动化框架,cron 调度 + Skill 扩展
Pages 部署 + DNS + 边缘函数
源码管理 + Actions CI/CD
数据处理与因子计算
回测图表与可视化
券商量化交易平台,策略实盘
本站使用的静态站点框架
极速 Python 包管理器
Windows 下的 Linux 开发环境
根据你的背景,选最适合的起点
顺着读完这 8 篇文章,你就能从零搭建一套属于自己的 AI 量化交易系统
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