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691 份文档
这本笔记构建了仅做多且满仓的 Markowitz 框架，包括可行组合、有效前沿、最大夏普组合和最小方差组合。它介绍组合方差如何取决于协方差矩阵，以及资产走势不同步时，分散化如何降低风险。条件数用于诊断资产收益之间的冗余程度及其可能导致的数值敏感性。 核心经验是，优化权重可能不稳定，因为预期收益比协方差更难估计，而优化器又可能对这些带有噪声的收益估计高度敏感。笔记在一个时期估算权重并将其固定，之后将其与等权、逆波动率和风险贡献相等等启发式方法进行比较。其 ETF…
这本笔记将模型排名转化为简单的加密货币永续期货组合，以便后续实验衡量调整规模、成本或风险控制的影响。它采用进场规则，例如买入评分最高的合约、卖出评分最低的合约，并使用等权配置，避免仓位规模带来额外变动来源。决策依据预测时间戳，持仓期限与标签周期一致。…
这本笔记演示如何为动量组合调整 StopLoss、TakeProfit 和 TrailingStop 规则，同时按时间顺序隔离校准期和评估期。它使用校准数据测试单项规则的宽度及其组合，然后在开启后续评估期之前固定选定配置。已平仓交易的最大不利和有利变动也可用于设定候选止损和目标价位。 示例使用固定的五只 ETF 面板、等权重的动量前三名选股，并在基于已完成收盘价形成信号后，于下一根 K 线执行。候选规则采用 Calmar 指标进行比较，该指标由 CAGR…
这份文档演示如何通过通用策略接口，将为期五天的 ETF 动量策略连接到 Alpaca。该策略跟踪 SPY、QQQ 和 IWM 的动量，并在动量越过阈值时生成信号。经纪商专用适配器负责处理数据和订单，而策略及其风险封装可以重复使用。笔记分别检查 SDK 是否可用、凭证、账户状态和执行模式，并支持影子模式；在该模式下会记录订单，但不会发送订单。 默认情况下，演示使用模拟经纪商和确定性柱线，因此无需 Alpaca…
这份文档比较不同仓位规模方法，应用于按等权验证夏普率排名的基准模型选出的 CME 期货策略。等权方式对所有入选产品一视同仁，但不同期货合约的波动率和联动性可能相差很大。替代方法使用产品波动率、协方差关系或其他已声明的规模输入来调整风险敞口。逆波动率规模方法需要估计的量较少，在历史数据有限时可能更稳健；基于协方差的方法可以考虑分散化，但更容易受到估计噪声影响。…
这本笔记将模型预测集合转化为可比较的标普 500 期权回测。在每周决策日，它根据预测收益率排名，在流动性较好的标的范围内选出排名最高的标的，并卖出等权平值跨式组合。持仓至到期，并按内在价值进行现金结算；监控标的资产的 Delta，并在其越过阈值时进行对冲。它改变持有标的数量，同时固定其他策略选择，使不同模型系列之间更具可比性。将预测集合和回测构成一个命名且固定的总体，支持后续进行可复现的比较。…
这份文档介绍如何在分配资金前，通过影子评估比较现有模型与候选模型。它预先固定两者的角色和晋级门槛，再从五个维度评估候选模型：年化夏普率的提升、最低观测长度、信号相关性、持仓重合度和相对最大回撤。两个模型都使用排序后的多空组合进行评分，并根据各自的换手率计入交易成本。文档强调，要求达到最低提升幅度有助于应对短窗口夏普率估计的噪声；一致性检查则可标出可能代表不同策略或风险敞口的候选模型。 示例使用 63…
这本笔记演示如何配置 Feast 的 Parquet 数据源、实体、特征视图、时间戳和存活时间策略，然后为训练样本和类似实盘的时点查询检索特征。它逐项比较 Feast 的输出与手写的时点连接，并采用严格容差，使不一致能够揭示是否选错了行，而不只是常规舍入差异。 比较时必须考虑不同的检索语义：Feast…
这本笔记介绍一种用于股票因子建模的监督自编码器。无监督自编码器通过重建横截面来学习瓶颈表示，而该模型还将未来收益纳入训练目标。因此，目标变量不仅影响预测结果，也会塑造学到的表示。由于不同的未来收益标签会直接进入损失函数，因此会产生不同的拟合模型。…
这本笔记将神经随机贴现因子模型应用于 CME 期货。在资产定价中，随机贴现因子是一个随机变量；在无套利条件下，它与每项资产收益率的乘积具有相同的期望值。模型利用各产品收益率以及可观察特征（如展期收益、动量和波动率）来估计这一潜在对象。与所述仅使用收益率的 PCA 对比不同，SDF 可以让特征影响其横截面工具权重。…
本分析在拟合任何模型之前，检查结算数据是否支持每周横截面 CME 期货策略。它检验再平衡日期上的报价产品是否足以构建预期的多头和空头投资组合，使用交易所最小价格变动单位估算价差成本，并将价格调整后的变动与这些成本进行比较。分析还考察信号持续性，以及现有开发历史能否支持滚动验证，同时保留后续留出集不被使用。…
本案例研究评估根据 US 公司特征构建的月度多空十分位策略，在时点会计数据滞后、滚动验证和随时期变化的交易成本条件下，比较线性模型、梯度提升和潜在因子方法。报告的验证模型谱系中表现最强的一支使用梯度提升模型预测经过缩尾处理的远期收益；文中还将有监督自编码器描述为可信的独立信号。研究报告各验证折均取得正表现，而在登记结果中，其他投资组合配置方法并未优于等权。…
本笔记比较嵌入式、服务器型、通用型和交易专用数据库在金融时间序列任务中的表现：批量写入、全表扫描、时间窗口查询、OHLCV 聚合以及成交与报价对齐。核心结论是，存储布局和查询类型对性能的影响各不相同：面向列的引擎可以高效扫描面板数据，而对特定回测窗口进行查询时，按时间排序的索引或分区更为重要。 计时规则通过各 Python…
本文以教学方式比较用于生成合成金融路径的参数化随机模型和自助法。内容涵盖几何布朗运动、跳跃扩散、均值回归、Heston 随机波动率和 GARCH，以及独立重采样和区块重采样。笔记实现并比较这些模型，考察收益分布、尾部行为、自相关和波动率聚集，并以 ETF 数据作为实证参照。文中还说明了补偿跳跃漂移、截断方差等实现选择，以确保模拟量具有合理含义。…
本笔记将 Feast 配置为金融和模型数据的特征库，并将其历史检索和时点检索结果与透明的手工连接进行比较。它声明实体、带时间戳的数据源、特征视图和生存时间，并在扩展后的日期范围内准备临时 Parquet 副本。该一致性检查旨在发现配置错误，例如选错时间戳、实体键或拟合模型所属的验证折版本。 比较时需要谨慎，因为 Feast…
本笔记使用 ETF 价格和宏观经济序列展示前视偏差检查。它说明，居中移动平均会纳入未来观测值，可能过度贴合价格拐点，而且近期数据缺少尾部，因为未来输入尚未到达。水平值与下一期收益的相关性检验甚至无法发现明确使用了未来价格的特征；笔记提出一种尺度一致的检查方法，对比特征自身收益与下一期价格收益，同时指出这一启发式方法不能替代合理的特征构建。 宏观部分区分事件时间与知晓时间，并考察 FRED…
本案例研究考察上市期权信息能否帮助筛选 S&P 500 股票。研究结合每日股票价格，以及 633 只股票在 2017 至 2021 年间的期权隐含波动率水平、偏斜、期限结构和方差风险溢价指标。期权特征采用滞后值，投资组合根据周五数据构建，并于随后周一开盘时交易。研究流程涵盖收益标签、特征构建、多个模型系列、投资组合配置、风险控制、交易成本和后续期间评估。 报告的验证夏普比率为 2.088，95% 区间为 1.005 至 3.117；对应配置使用线性模型、按得分加权、持有十只股票和跟踪止损。然而，由于 2021…
本笔记展示了 ETF 股票策略的实际运行周期：刷新市场数据、计算金融特征、重新训练 Ridge 模型、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排名靠前的股票组合。它从研究登记库读取正则化设定，并与固定配置进行核对。离线重放提供参考交易记录，保存的运行记录则跟踪计划、尝试、接受和失败的订单。…
本文介绍一种针对每周 S&P 500 期权策略的专用回测。每个批次选择排名靠前的成分股，卖出接近平值且距到期约一个月的看涨期权和看跌期权；当净 Delta 越过阈值时，以股票进行 Delta 对冲。持仓在到期时按内在价值结算；如果合约报价提前结束或达到持有期限上限，则根据既定退出规则，使用最后可用的标记价格或卖价买回合约。…
本笔记重新拟合已由验证选出的 FX 配置，并登记其预测结果，以供之后的留出集回测使用。它从通过验证且未破产的回测中解析选择结果，并将其限制在冻结的候选集合内，然后依据所选模型不可变的验证规格重建训练规格。留出区间遵循所选标签的观测时间线，训练缓冲区足够宽，可避免标签结果延伸至评估窗口。…
本案例研究将 CME 期货的不同仓位规模方法与等权基准进行比较。文中说明，反向波动率配置使用各合约自身的波动率，而基于协方差的方法还会考虑不同产品之间的关系。这些方法可能改善分散化，但需要根据有限的历史数据估计更多参数，也可能放大噪声。笔记先筛选出一组强信号配置，再根据每次决策之前可获得的价格历史应用预先声明的配置方法。…
本笔记以线性回归为基准，利用分钟级微观结构特征预测 NASDAQ-100 收益。由于不同回看期的价差和订单失衡指标彼此重叠，特征矩阵存在严重多重共线性：普通最小二乘可能为近乎重复的输入赋予不稳定且方向相反的权重。笔记比较岭回归、套索回归和弹性网络惩罚，包括按各折数据缩放的惩罚强度，以考察收缩相关系数或选取稀疏特征集哪种效果更好。…
本笔记使用语言模型客户端、搜索工具和有限轮次循环构建预测智能体。智能体搜索证据，并给出二元概率及理由。其响应解析器处理常见格式错误并验证搜索和预测操作；无效回复会被要求修正。保存的运行记录保留提示词、工具结果、模型调用和令牌用量，因此无需新的 API 调用也能重放并审计预测。…
本笔记运用贝叶斯结构时间序列事件研究方法，估算美联储公告对债券 ETF 的影响。笔记根据事件发生前目标资产日对数收益与国际及大宗商品 ETF 控制变量收益之间的关系构建反事实。文中报告事件后累计差值及其后验可信区间，并使用安慰剂日期和将控制变量设为目标资产的检查，探查模型是否会在预期无影响的情况下检出影响。 该设计设定了事件前的估计窗口和事件后的测量窗口，并分析选定的 FOMC 日期。控制变量旨在跟踪相关市场走势，同时尽量减少对 US…