تقنيالمقالات المميزة
اختيار مزود LLM لروبوت التداول: مقارنة Gemini وOpenAI وClaude وDashScope وKimi وDeepSeek
دمج LLM في بوت التداول: توجيه حسب المهمة، تجريد المزود، وإخفاء الأسرار طوال السلسلة. مقارنة لسبعة مزودين.
QuantMesh Team
21 يونيو 2026
10 دقيقة قراءة
محتوى ذو صلة
الوسوم
#AI#LLM#Claude#DeepSeek#OpenAI#量化
مقالات ذات صلة
تقني
تحويل بوت التداول إلى أداة يمكن للذكاء الاصطناعي استدعاؤها: MCP داخل نظام كمّي
يوحّد MCP وصف الأدوات واستدعاءها وبنية الردود. تقسيم ميتا/قراءة/كتابة، المصادقة، صياغة الوصف، حدود العدد، الاختبار.
21/6/2026•11 دقيقة قراءة
تقني
السبب الحقيقي خلف CPU بنسبة 100%: غياب `ok` في Go وحلقة المعالجة الناتجة
تشريح عطل CPU بنسبة 100% المتقطّع: قراءة قناة Go داخل select بدون `ok`. خدعة SIGUSR1 وقائمة تمشيط شاملة.
21/6/2026•9 دقيقة قراءة
تقني
معضلة التحكم في المخاطر في التداول الشبكي وحل محرك المخاطر المركب
عندما تكون عوامل المخاطر المتعددة هبوطية في وقت واحد ولكن لا يصل أي منها إلى عتبة التنشيط الفردية الخاصة به، تفشل فحوصات المخاطر المستقلة التقليدية. يقدم هذا المقال محرك المخاطر المركب في QuantMesh.
6/2/2026•15 دقيقة قراءة