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本笔记展示跨 Yahoo Finance、WikiPrices 和FRED的统一OHLCV接口，并使用这些来源获取当前ETF数据、长历史股票数据和宏观经济序列。它介绍按优先级排列的数据获取回退方案，并强调记录每条观测的数据来源，以便审查拼接后的面板。该ETF资产范围涵盖股票、债券和大宗商品敞口，供后续轮动策略使用。…

本章说明如何在尊重每个决策时点可用信息的前提下评估金融机器学习模型。它区分训练集、验证集和最终留出集，并解释随机打乱的K折验证为何会让模型在预测过去时使用未来观测进行训练。扩展窗口和滚动前向验证折保留时间顺序：扩展窗口保留历史数据，滚动窗口则舍弃较早数据。…

本综合笔记使用多元化ETF资产范围中的共同信号，比较等权、反波动率、均值—方差优化和层次风险平价。滚动 Ridge 模型使用动量、与移动平均线的距离和波动率特征估计前向收益，并选择做多和做空的ETF。比较通过将同一信号应用于各方法，区分标的选择与配置，再评估投资组合表现、稳定性、回撤、换手率和市场状态下的行为。留出期之前的选择阶段决定后续留出期评估采用的配置方法；另行进行考虑执行因素的重放，并纳入佣金、滑点和下一根柱成交。…

本笔记通过固定每个案例研究所选信号并比较配置阶段回测，单独考察投资组合配置。比较方法包括等权、反波动率、分数加权、均值—方差优化、风险平价和层次风险平价。对每种方法，笔记保留其在再平衡和前K名变体中的最高夏普配置，再比较各案例研究中的最佳配置方法及最强与最弱方法之间的差距。…

本笔记在固定每个案例研究所选信号预测的条件下，比较不同案例研究中的投资组合配置方法。它载入与同一主干预测相关的配置阶段回测，再考察等权、反波动率、均值—方差优化、风险平价、层次风险平价和分数加权等方法。笔记以每个案例研究中最佳与最差配置方法之间的夏普差距描述配置方法的敏感性，并以信号阶段的等权配置作为基准。分析强调，配置可以重新分配风险，却无法创造有信息量的信号。差距较小时，可根据换手率或容量等实际因素选择配置方法；差距较大则说明这是一个影响重大的决策，也可能带来验证数据选择偏差。结果依赖验证折；每种方法均以其在…

本笔记介绍如何根据 DataBento…

本笔记考察再平衡频率如何影响ETF动量组合的换手率、毛收益表现和成本调整后结果。该组合按动量排名筛选，并依据历史目标权重变化估算每日、每周、每两周和每月调仓的换手率，再采用示例性价差、市场冲击和佣金假设。盈亏平衡阿尔法通过将年化单向换手率乘以往返成本计算，得出覆盖交易成本所需的毛收益门槛。另行进行情景分析，考察信号衰减和持续性成本如何影响偏好的调仓频率，并比较各频率下的毛夏普和净夏普。历史分析使用固定资产范围和样本，以及数据提供商调整后的收盘价；它是描述性分析，未使用未经查看的留出集。成本组合是假设性的教学示例，…

本笔记比较 LightGBM…

本笔记评估 DeFi 总锁定价值序列能否作为交易以太币的另类数据。评估围绕四个问题展开：该序列是否与前向收益相关、数据是否可靠且可重建、使用是否合法，以及其价值是否足以抵偿集成和维护成本。信号分析针对多个收益期限测试若干TVL变换，对重叠观测带来的不确定性进行调整，统计比较次数，并考察相关关系是否随时间保持稳定。其他检查评估数据覆盖和异常变动；成本计算则估算覆盖研究开支所需的回报。…

本笔记展示如何将亏损交易与其决策对应的模型解释联系起来。它根据价格和宏观经济数据构建单一资产SPY特征面板，在较早的观测上训练 LightGBM 模型，再用较晚的观测构建交易记录和SHAP解释。交易分析器对表现最差交易的解释进行聚类，旨在发现可用于调查特征、市场状态或数据问题的模式。…

本笔记介绍一个针对NASDAQ-100股票预测的15分钟回测流程。首先进行随机信号流程检查：由于随机交易扣除成本后理应亏损，若结果持续盈利，可能意味着存在前视偏差、数据未对齐或漏计成本等问题。随后将不同预测和入场方案组合提交至统一回测引擎，并使用包括 Deflated Sharpe Ratio 在内的统计指标评估登记结果。所述设置使用根据成交价格构建的OHLCV柱，并计入佣金和滑点。…

本笔记根据NASDAQ ITCH成交数据构建市场微观结构指标，将成交汇总为日内柱，并区分流动性代理指标、订单流信号和订单簿状态。它先用跳动规则对单笔成交分类，再进行汇总，使买入量和卖出量能够构成有意义的订单流失衡指标。随后展示 Kyle lambda 的比率近似、Amihud 非流动性、Roll 价差和成交强度，并解释各自的输入和含义。 一个重要注意事项是，实际实现的 Kyle lambda 是绝对收益对相对成交量之比，并非原始定义中的带符号订单流回归斜率。本笔记还展示了 Kyle 和 Amihud…

本演示介绍一个连接至 Alpaca USD现货市场、持续运行的加密货币交易循环。它将永续期货案例研究的资产范围映射到该交易场所支持的现货交易对，并明确说明只有其中一部分可在该处交易。示例信号是收盘到收盘动量的滚动Z分数，用作永续期货与现货价差的代理信号。笔记说明，生产版本会改为根据永续期货和现货价格计算价差，并将资金费率窗口的时间戳统一转换为UTC，以便进行运行日志记录。…

本笔记使用相同的ETF收益面板，比较 PyPortfolioOpt、Riskfolio-Lib 和 skfolio 得出的投资组合配置。它在训练期拟合配置方法，检查等价目标和对齐权重是否在求解器容差范围内一致，并在后续观测上评估冻结后的配置。比较内容涵盖均值—风险方法、层次风险平价、尾部风险目标，以及换手率或权重集中度惩罚。笔记还采用赫芬达尔集中度指标，并展示仅限于训练窗口的滚动评估。…

本笔记为一种读取上市期权信号并交易标的股票的策略构建前向收益标签。它对每日股价进行拆股和股息调整，使用持久证券标识符，并根据预定入场和出场时可执行的价格定义收益。笔记检查每个前向窗口是否完整、是否始终对应同一证券，并按市场交易时段计数，而非简单地跨可用行移位。标签集涵盖不同持有期的收益、风险缩放和方向性变体。…

本笔记估算，相较于纳入退出数据集公司的投资组合，仅包含存续US股票的等权投资组合可能高估多少收益。首先检查面板数据记录退出的时间，发现可用的退出历史仅从较晚年份开始。由于面板缺少退市原因和终值回报，分析采用根据已发表的CRSP比率校准的情景，对最后报价后的结果进行建模。在计算投资组合偏差之前，先检查复权价格是否因未调整的公司行动而出现不合理跳变，并修正受影响的回报。…

这本笔记演示如何在市场状况迥异的时段监控 ETF 动量特征和加密货币永续期货特征的协变量漂移。它比较总体稳定性指数（衡量单个特征分布变化）、Wasserstein 距离和领域分类器；领域分类器检验能否从整体上区分参考样本与当前样本。一个生产监控示例将得分映射为警报级别，并汇总警报以生成重新训练建议。 领域分类器使用按时间区块划分的验证，避免相邻观测跨折泄漏并夸大表面上的可区分性。示例展示按特征和多变量检查可以揭示不同类型的变化；同时，PSI…

这本笔记研究交易成本对频繁再平衡的 NASDAQ-100 策略的影响。首先，它将基点成本假设应用于现有的成本前回测，展示成本上升时夏普率如何变化。然后，它比较共享的等权前 k 名策略在完整标的范围和成本筛选版本下的表现，以单独衡量选择更易于交易的标的所产生的影响。另一个扫描实验会改变再平衡频率和每股成本，以考察降低交易频率如何影响表现和交易数量。…

这本笔记介绍工具变量主成分分析，它根据可观察的股票特征决定潜在因子载荷，而不是为每只股票指定固定载荷。根据特征到因子敞口的共享映射，可以为训练面板中未出现的股票生成载荷，也可以在股票特征变化时调整载荷。该方法与普通 PCA 并列介绍，比较时计划固定因子数量、面板和滚动折。…

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…

这份文档介绍小波分解和滚动频谱估计如何描述不同时间尺度上的金融收益。小波将收益分解为涵盖逐渐变慢周期的成分，从而可以观察各尺度分别解释了多少变动。示例使用 SPY 日收益并比较多个小波族，发现最快的成分包含大部分方差，而较慢的成分在不同小波族之间大体相似。…