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大模型推理优化：从vLLM到SGLang的技术演进与实践 - halo的技术博客

大语言模型在量化投资中的实战应用 - halo的技术博客

回测漂亮不等于能赚钱。本文系统拆解量化策略中的模型风险与回测过拟合：从样本内/样本外鸿沟、多重检验假阳性、去膨胀夏普比率(DSR)到 Walk-Forward 验证，并附完整 Python 实现，帮你识别并防御「看起来很美」的陷阱。

很多策略回测漂亮、实盘却踩雷,问题常不在 alpha 而在合规与审计。本文把量化合规拆成数据/模型/交易/报告四层,用 Python 实现交易前风控校验、交易后持仓核对与审计追踪、扫单异常检测,并指出把审计当形式、人工补单等真实陷阱。

量化因子挖掘实战：从数据清洗到Alpha信号的完整路径 - halo的技术博客

策略研发只占量化工作的一小部分,真正的考验在实盘。本文给出一套可落地的监控体系:覆盖数据健康、策略绩效、风险暴露、系统运行四层,用 Python 实现单策略总览、告警分级状态机与多策略监控矩阵,并指出告警疲劳、只看收益不看分布等真实陷阱。

Smart Beta 站在被动指数与主动选股之间：用透明、规则化的方式把久经考验的因子溢价（价值、动量、低波、质量）装进组合。本文拆解因子动物园的来源、最小方差等组合构建方法、因子相关性与分散化前提，并复盘因子拥挤、换手成本等真实陷阱，附完整 Python 构建与回测代码。

社交媒体早已不只是情绪指标,而是价格发现的前置通道。本文用 SIR 传播模型与网络扩散视角,拆解情绪如何沿关系链传导并领先于价格,给出情绪传播力指标的构建方法与完整的 Python 实战代码,并指出机器人放大、回音室、前视偏差等真实陷阱。