蒂塔 AI：集成多模型的全能 AI 助手，解锁高效创作与办公新体验

用 Python 做一个 ETF 轮动策略：普通人也能理解的多资产量化入门（附 GitHub 源码）

本文介绍了一个适合量化新手的ETF动量轮动策略实现方案。文章建议初学者从ETF轮动入手，而非直接研究复杂股票市场，因为ETF数据更清晰透明。通过QuantDash金融数据API，作者详细演示了完整的策略开发流程：从批量获取多只ETF历史数据、对齐时间矩阵，到构建基于60日动量的轮动信号模型，并严格考虑交易成本和未来函数问题。策略核心是持有近期表现最强的ETF，当所有ETF动量为负时保持空仓。文章还

从成都声明到APEC数据合作：当21个经济体坐下来谈AI，产业竞争逻辑正在改写

Claude Opus 5的"半价旗舰"是一个标志性事件。它意味着大模型的"能力竞赛"正在进入尾声，而"体验竞赛"尚未真正开始。回顾科技行业的历史，每一次基础能力的普及化，都会催生下一波体验创新。宽带普及后，视频取代了文字；智能手机普及后，触屏交互取代了键盘；4G普及后，短视频取代了图文。今天，当大模型的文本和代码能力以每月翻一番的速度走向"白菜价"，多模态交互体验很可能就是下一个被打开的闸门。对