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- 早上阿里云的客服打电话来，说了一下我的使用场景，对面说可以用，目前qwen的api格式部分和openai库是兼容的。
- 采用对话流的形式，可以省token，有两种调用形式，openai接口和dashscope，尽量用openai的
- 看qwen的api文档，获取api key
- 尝试修改PPO-MASK算法，改成用2025年文章里的分位dqn的网络。
- 继续看阿里qwen的api的用法，尝试跑通
- 拼接了沪深300-中证500-中证1000的新池子，并且进行了训练，得到的新因子在9月的数据上进行回测。
- todo 修改强化学习算法（虽然感觉意义不大，PPO已经很好）
- 在1800只票上训练，在全市场上测试的因子的效果
- 新股不能用于训练，st股不能用于训练，这样会导致一段时间内的tensor维度不一致，需要修改database的接口。（完成）
- 网络可以修改结构，既然这个问题是一个序列生成问题，就可以用transformer替代目前的lstm