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语义缓存提升了LLM在金融估值查询中的效率
一位研究人员探索了使用语义缓存来降低量化金融领域中大型语言模型（LLM）API调用的延迟和成本。该实验模拟了金融查询，并使用带有FAISS索引的向量嵌入来识别和拦截冗余请求。虽然该方法显示出潜力，特别是对于结构化的资产估值查询，其命中率达到了20%，但对于与技术指标或收益报告相关的更具探索性的提示，效果较差。
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使用 pandas-ta-classic 构建股票交易分析工作流
本教程演示了如何使用 pandas-ta-classic 库构建技术分析和交易策略工作流。它涵盖了安装必要的包、下载历史股票数据以及计算各种技术指标，如 SMA、EMA、RSI 和 MACD。该过程还包括创建自定义指标、组合日线和周线信号、定义入场和出场逻辑、回测策略以及可视化结果。