发布于VeighNa社区公众号【vnpy-community】
 
原文作者： VeighNa小助手 | 发布时间：2025-02-06
 
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强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是机器学习领域的三大算法之一。在2025年的首场VeighNa社区活动中，我们将推出规划已久的的【FinRL投研平台学习系列】。作为强化学习量化投研领域的知名开源项目，FinRL自2020年9月发布以来，已在GitHub上收获超过10.6k个 Star，并构建了一整套完善的开源生态系统。本次活动作为系列首场，将带领大家快速入门实践FinRL的基础投研Demo，同时介绍项目背景以及强化学习算法的相关知识。

此外，在刚刚过去的2025年春节期间，DeepSeek凭借现象级的热度迅速刷屏各大媒体，其【国产 + 开源】的双重标签更是引发了广泛关注，并促使OpenAI提前亮出了旗下压箱底的产品。撇开网络上层出不穷的复制粘贴新闻不谈，我们更关注的是：DeepSeek在量化投研工作中究竟能如何落地应用？在实际策略开发任务中，其表现与GPT系列模型相比又如何？我们也希望借助本次活动，与大家分享我们的观察和心得

本次活动将于2月22日（周六）下午2:00至5:00在深圳举办。普通报名仅支持线下参会，尊享卡持有者和Elite会员可通过线上直播参与。活动具体地址将在微信群中公布，请在报名成功后扫码加入社区活动群，以便获取相关信息！

 

活动内容大纲

 

  1. FinRL介绍和快速上手

    a. FinRL快速上手

    i. 强化学习投研环境准备
    ii. FinRL项目安装配置
    iii. 运行第一个RL投研样例

    b. 相关背景情况

    i. FinRL项目背景介绍

    ii. 整体项目框架分析
    A. FinRL-Meta
    B. ElegantRL
    C. FinRL-Trading
    D. FinGPT

    iii. 以强化学习投研为核心定位

  2. 大语言模型和DeepSeek

    a. 聊聊大语言模型

    i. 最近3个月LLM领域的发展近况
    ii. VeighNa团队应用大模型的三个阶段

    b. DeepSeek实践分享

    i. 对于量化工作，V3和R1应该如何选择
    ii. 以CTA策略开发为例对比GPT和DeepSeek
    iii. LLM幻觉从未消失，只是变得更加隐蔽了

    c. 新一轮生产力革命：算力替代人力

  3. 闭门交流环节

     

时间：2月22日 14:00-17:00

地点：深圳（具体地址后续在微信群中通知）

报名费：99元（Elite会员免费参加）

报名方式：扫描下方二维码报名（报名后请扫码加入社区活动微信群获取参会地址）

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