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本教程使用单个 ES 合约构建连续期货序列。教程根据成交量确定近月合约，并采用单调展期约束，比较基于成交量的切换方式与基于日历的时点安排。教程解释了为何必须将单边合约与日历价差分开；为何到期日应根据合约定义或实际交易历史确定，而不是根据含义模糊的一位数年份代码推断；以及为何在比较数据集前必须核查K线频率。…

本教程使用过去风险调整后的动量排名和美国国债收益率曲线市场状态筛选器，构建月度 ETF 轮动模拟器。每个月末，规则根据基金近期价格历史对十只基金排序；风险偏好月份等权持有排名前三的基金，风险规避月份则转为固定债券组合。信号使用收盘时可获得的信息，交易在下一交易时段开盘时成交，并明确纳入比例费用和现金约束。为作比较，固定的 60/40 股债组合也通过同一模拟器运行。…

本笔记展示一种ETF预测策略的操作周期：更新市场数据、重新计算金融特征、重新训练岭回归模型、保存部署产物、生成当前横截面预测、通过回测引擎重放预测，并为模拟交易经纪商准备选定的投资组合。研究评估与基于完整历史数据的单次部署拟合分开进行，同时从研究注册表沿用经过验证的正则化设置。默认采用干运行重放；是否向经纪商提交订单可明确配置。…

本笔记比较LightGBM与一个精简的多层感知机、TabM，以及可选的TabPFN在横截面ETF收益预测中的表现。各模型在相同的滚动验证折上进行评估，使用按时间顺序划分的验证片段进行早停或选择迭代次数。神经网络方法包括TabM的共享骨干集成设计，而MLP则作为简单基线；笔记还记录训练时间，以评估重新拟合的实际成本。…

本笔记从一项审计中单独分析 LEAN 引擎的结果。该审计将保留的真实策略运行结果与匹配的 ML4T Backtest配置进行比较。笔记列出四类受支持的工作负载：ETF配置、加密货币永续合约资金费率、以 USD 报价的 FX 配置，以及 US 股票面板。冻结的 CME 期货数据包因缺少创建相应原生 LEAN 订阅所需的带日期合约链和展期映射而被排除。比较报告成交、估值、时间戳一致性、权益及终值差异，以及负向对照的检出情况。…

本笔记使用匿名化的公司特征和收益面板，将随机森林与XGBoost、LightGBM和CatBoost进行比较。数据集按时间划分为训练集、验证集和测试集。模型主要使用Spearman秩信息系数评估，并以R²和均方误差作为补充指标。提升模型采用正则化和抽样控制；XGBoost还根据验证结果提前停止，以选择迭代次数。…

本笔记将风险价值解释为损失分位数，将条件风险价值（亦称预期损失）解释为超过该阈值后的平均损失。它使用四种方法估算宽基股票ETF的一日尾部风险：经验历史分位数、高斯模型、Cornish-Fisher偏度和峰度调整，以及基于拟合的Student-t分布进行模拟。随后，笔记比较预测值与实际损失，检查超限次数，并探讨由五只ETF构成的等权组合的分散化效果。…

本笔记介绍如何为选定的加密货币永续合约资金费率策略生成留出期预测。它根据验证结果确定配置，沿用所选检查点，并使用截止于留出期开始之前的数据构建新的训练规范。标签缓冲区可防止训练结果延伸至该窗口，笔记还检查生成的训练标识是否不同于验证拟合的标识。…

本笔记通过已登记且覆盖完整的候选项重建其验证配置，评估一个选定的标普 500 股票与期权策略。笔记追踪从等权基准到资产配置、风险控制和成本敏感性的筛选过程，再读取由独立预测和回测阶段产生的留出结果。它分别考察各项诊断：阶段推进、风险变化的配对不确定性、成本后的表现，以及对尝试多种配置所作的调整。…

本笔记介绍层级风险平价（HRP），说明在协方差估计噪声较大时，它可作为均值—方差配置的替代方法。HRP 根据相关性距离对资产聚类，按层级排序，再递归二分排序后的资产，并依据估计方差在各组之间分配权重。它无需矩阵求逆，但仍依赖估计的相关性和方差；这三个步骤并不能保证权重充分分散，按方差倒数进行拆分也可能使权重高度集中于低波动资产。 本笔记用 ETF 展示层级结构，并在滚动测试中将 HRP…

本文介绍如何将收益划分为重叠窗口，并把每个窗口视为经验分布，以此识别市场状态。它通过匹配排序后的分位数来衡量窗口间的距离，因此即使均值和方差相近，整个分布的差异——包括极端亏损的位置——也可能很重要。聚类采用 Lloyd 算法的 Wasserstein 版本；根据距离指数，使用各分位数的中位数或均值作为聚类代表。 比较内容包括基于分布的聚类方法，以及使用少量矩的方法，并将聚类结果与已知市场状态对照评估。结果发现，基于分布的方法能捕捉矩方法的 k…

本笔记使用已登记的回测和固定选择流程评估每周 S&P 500期权跨式策略。应用流动性标的范围限制后，从注册表中确定所选配置；随后评估验证集和留出集结果，不使用留出集选择策略。回测使用每日 Delta 对冲、到期结算，以及每条期权腿和对冲交易的价差成本。报告指标包括区块自助法置信区间，并使用配对比较评估留出集表现衰减及其与等权基准的差异。…

本文说明如何使用在验证数据上选定的配置，为预留的NASDAQ-100微观结构留出期生成预测。它仅使用截止于留出期开始之前的历史数据重新拟合所选模型，并设置足以覆盖最长指定结果期限的标签缓冲区。重新拟合会获得独立的训练身份；本笔记还会检查所选模型的验证期是否与留出窗口重叠。…

本案例研究使用正则化线性模型拟合持有至到期的平值卖出跨式策略收益。由于权利金收入限制了收益上限，而亏损可能无限扩大，少数严重亏损会主导平方误差回归目标。本笔记比较不同惩罚强度下的岭回归、Lasso 和 ElasticNet，并使用仓位和波动率曲面特征，例如期权希腊值、隐含与已实现波动率、方差风险溢价、价差和行权价距离。…

本笔记使用真实ETF数据，评估动量信号在回看期、市场状态和实现方式的合理变化下是否仍然有用。它计算动量与未来收益之间的横截面信息系数，然后一次扫描一个回看期参数，以观察表现的响应面。稳健性以接近峰值的参数选择范围衡量，而非单一最佳结果的高度。HAC标准误处理序列相关性和重叠的未来收益标签。…

本笔记基于已发布面板，为US公司特征研究构建月度模型矩阵；该面板中的特征已在公司间完成排名。它利用同一公司—月份行中的数值添加合成特征和交互项，不拟合变换，也不计算滚动窗口。特征族登记表记录各特征组的输入、时间约定、研究依据和可能的失效模式。本笔记不将已实现收益纳入特征矩阵，并检查公司标识是否与独立的标签面板一致。…

本文介绍一种独立于对话记录的研究智能体结构化状态记录。该记录保存问题与截止时间、收集到的证据、未解决的问题、工具调用历史、关卡结果以及综合分析状态。将证据与工具轨迹分开保存，有助于区分搜索无结果和根本没有执行搜索。保存和恢复状态支持可恢复的运行，也便于比较不同运行结果。…

本文研究在现有加密货币永续策略中加入的仓位级退出规则：固定止损、移动止损和基于时间的退出。文中说明这些控制措施只会平掉底层策略选定的仓位，并将其与未叠加控制的同一策略进行评估。指定搜索包含十四种控制措施，并应用于经过严格筛选的配置，以减少在相同验证数据上反复比较。…

本文介绍如何通过预测智能体的搜索接口约束其证据，并使其活动可审计。与服务提供方无关的协议会返回包含来源、发布日期、相关性评分和内容的类型化结果；截止时间过滤器则排除在预测边界当日或之后发布的有日期结果。无日期的结果会单独记录，因为无法验证其是否符合时点安全要求。…

本笔记研究线性模型正则化在预测货币对收益时的作用。它区分了输入特征之间的多重共线性与资产之间的依赖性：货币对共享基础货币，因此其收益和排名并不独立。岭回归会缩小系数但保留特征；Lasso 可以将系数设为零；ElasticNet 则结合两者。Lasso 和 ElasticNet 的惩罚项按各折特定的阈值进行缩放，使其设置在不同折中具有可比含义。…

本笔记研究一种监督式自编码器，根据公司特征预测未来收益。它保留了狭窄的神经网络瓶颈，但去除了相关模型采用的条件因子解释和定价约束。网络将特征直接映射到收益，先通过指定数量的单元压缩输入，再生成预测。 本笔记在滚动前向交叉验证折上拟合指定的收益和收益分类标签。在每个训练检查点生成验证集预测，随后报告信息系数诊断，以比较不同检查点和标签。它将该模型作为具有相同瓶颈的条件自编码器的对照，因此比较可以显示加入因子结构的作用。本笔记不选择模型：后续回测阶段会使用验证集夏普值进行选择。…

本笔记将FX货币对预测转化为基准交易结果。在每个决策时点对货币对进行排名，建立规模相等的多头和空头组合，并通过现有回测引擎运行选定的预测配置和检查点。等权设计让基准聚焦于排名：加入不同的仓位规模会混淆信号质量与配置选择。由此得到的收益序列将作为后续配置、风险和成本比较的参照。…

这项可行性分析检查能否使用现有面板数据评估基于 US 公司特征的月度多空策略。分析验证指标是否以排名形式编码，描述公司可观测时长，按再平衡日期统计公司数量并与多空两侧所需持仓数比较，将月度价差与假定的交易成本区间进行比较，并检查历史数据是否足以支持多轮滚动验证且不触及留出集。分析没有拟合模型，也没有进行预测。…

本笔记本比较同一个月度 ETF 动量策略的两种模拟。两者使用相同的目标权重、股票池、日期和总交易成本。一种根据滞后权重和资产收益计算收益；另一种按顺序处理订单，并跟踪成交、股数和现金。因此，结果差异揭示了执行假设的影响，例如目标何时生效、成交价格、整股限制和现金可用性。 笔记本建议使用同一套指标实现比较收益路径和期末财富，因为每日收益相关性相近可能掩盖复利差异，不同软件库也可能采用不同的统计计算方式。数组方法适用于快速参数扫描，顺序模拟则可表示依赖账户状态的决策。示例使用固定且人工选定的 ETF…