XTX创始人AI交易日增1989万英镑
今日拾遗
FinanceToolkit大升级，提供海量免费免 key 官方数据
FinanceToolkit是开源Python金融数据与分析工具库，GitHub获5410星，整合行情、财报、经济与固收数据及估值、技术指标、组合优化计算，深受量化投研欢迎。
10月10日发布了v2.2.2版本。
最大亮点是海量免费免Key官方数据：新增月度通胀/CPI/失业率、季度GDP、日度政策利率、九大经济体国债收益率曲线及欧盟各国10年期收益率，房贷利率、工业产出等不再依赖FRED；另新增FMP高管薪酬、并购拆股、ETF持仓、电话会纪要等端点及信用利差、EIOPA无风险曲线、压力测试与气候情景输入。
性能上默认缓存外部数据，GARCH从186秒降至13秒，期权蒙特卡洛从66秒降至2.5秒，导入提速超60%，并修复WACC、格雷厄姆数值、障碍期权等计算错误。 1
FinanceDatabase更新，新增 MCP 服务，并大幅提升性能
FinanceDatabase是开源免费金融标的基础库，覆盖股票、ETF、基金、指数、外汇、加密币等30万+标的，无需API Key，GitHub获9451星。
10月10日发布的2.5.0是自2.0以来最大更新：
1.新增MCP服务器，支持托管与本地部署，可用自然语言查全库。 2. 改用Polars懒加载与本地缓存，show_options从约8秒降至0.1秒，新增Parquet格式，需Python3.11+。 3. 数据全面清洗补全，股票ISIN覆盖从26%升至78%，新增约1.5万股票和8000ETF，修正全部ISIN与更名公司，约1.7万失效代码标退市，修复NA误读并清理约3.5万空记录。 1
量化研究
LLM 在期权交易里如何学会随行情切换策略？
单个股票常对应上千个期权合约，智能体既要选合约又要组组合，LLM 在期权交易里如何学会随行情切换策略？
最近发表在 arxiv 上的一篇研究提出 SOTA 框架：把庞大的期权空间抽象为策略级决策，组合实现交给确定性解析器，并将 Qwen3.8-27B 经监督微调加强化学习后训练。
在 9 只美股大盘股与 SPY 期权、6 个月样本外测试中，SOTA 取得 18.3% 总收益、夏普 1.60、最大回撤 8.96%，跑赢同环境下的规则式与机器学习选择器；研究还发现新闻作用不对称——对教师轨迹有帮助，但强化学习阶段保留新闻会把样本外收益从 18.3% 压到 -2.7%。
该成果已被 NeurIPS 2026 Agenthon Workshop 录用。 3
当正确奖励仍不够：在解析可解的经纪商-交易者博弈中诊断与引导 PPO
复杂市场动态下，强化学习常被直接用来求最优执行，但它真能利用已有的解析解吗？
研究把 PPO 放进一个有解析解的连续时间经纪商-交易者博弈：经纪商选择交易速度，面对知情交易者与随机非知情订单流，并从连续时间收益推出有限步奖励。
结果：无噪声订单流时 PPO-FFNN 能逼近参考动作；引入随机非知情流后，PPO（FFNN/LSTM）明显失准——诊断显示其评论家无法可靠排序邻近动作，势函数奖励塑形也无效；部分信息下，基于可观测历史的确定性等价控制器反而更接近最优。研究再把解析策略冻结后让 PPO 微调，执行成本减半时能稳定缩小 2.22% 的差距。
该论文已被 ICAIF 2026 录用。 4
量化职场
Tower North Moore 团队是否值得加入？
r/quant 有人发贴问 Tower North Moore 团队如何？
Tower 由 Mark Gorton 于 1998 年创立，是极低延迟自营 HFT，采用众多半自治团队共享基础设施的结构；它在印度有庞大工程基地；曾因 spoofing 指控与美方和解并付巨额罚金。
据网友信息整理，团队近 100 人（含 quant/dev/ops），交易多数市场含 crypto，美国 pod 最大并贡献大部分 PnL，仅一个 desk 今年做了九位数；3 年经验 base 约 20 万美元，奖金结构古怪、完全看落在哪个 pod；印度市场是没放量的小实验；WLB 比 Limestone 略好但仍需每周至少 60 小时；纯 merit-based，政治无效。
另有人警告公司会逐步逼签更差的合同。
根据 TierMarker 上网友打分，该公司排在B+级。
46岁数学博士靠AI炒股跻身英国顶级富豪
近期亚历克斯·格尔科冲上国内热搜榜，被引用为靠 AI 炒股晋升英国顶级富豪。但实际上，他并非个人炒股致富，而是一名成功的企业家。
格尔科在2015年创立AI量化做市公司XTX Markets，并持股75%。公司系统处理超400PB数据，分析股票、外汇、大宗商品、加密货币等逾5万种工具，捕捉微观价格模式。
全公司仅250多名员工，没有传统喊单交易员，日均交易额却达2500亿美元；公司无外部投资者，利润主要归合伙人。
2026年，他以160.06亿英镑位列英国富豪榜第八，过去一年财富从87.45亿增至160.06亿英镑，增长72.61亿英镑，约合日均增值1989万英镑。
格尔科1979年生于莫斯科，是莫斯科国立大学数学博士，研究方向是交换代数与同调维数，后被Mathematics Genealogy Project登记为数学家。
格尔科毕业后移居伦敦，先后在德意志银行和GSA Capital从事量化交易，并主管外汇交易部门。
所谓“AI炒股”实为量化做市，靠提供流动性赚取买卖价差，而非押注涨跌。他还设立Axiom Maths和AIMO Prize，支持数学教育与AI研究。