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本资料介绍 Financial Phrasebank，这是一个带标签的金融新闻句子集合，可用于训练或评估自然语言处理模型。人工标注者将情绪标记为正面、中性或负面。语料库提供四种标注一致性门槛：最严格的子集仅保留所有标注者意见一致的句子，较宽松的门槛则包含更多示例，但标签共识程度较低。本文将该数据集定位为金融情绪分类基准，并列举词向量训练、情绪追踪和 Transformer 微调等用途。 资料说明数据集在磁盘上的不同版本、加载器行为，以及获取源文件并将其转换为 Parquet…
本文说明如何解读 CME 期货模型的横截面信息系数（IC），以及它们与后续组合测试的关系。分析先计算每个日期预测收益与实际收益之间的排名相关性，再对各日期的相关性取平均。这与一种等权策略相符：按排名选择合约，并舍弃预测收益幅度。本文还区分跨折均值和 t 统计量与日度序列推断，指出报告的 t 统计量使用跨折标准误；当预测趋近于常数时，有效 IC 的日期数量也很重要。 分析将 IC…
本笔记评估历史 ETF 数据是否能支持月度排名策略，且不预先构建模型或预测。它根据上一年度的流动性检查时点资格，统计再平衡日期可用的基金数量，将每股佣金和估算的半价差换算为相对于价格的成本，检查收益变动能否覆盖这些成本，并衡量每只基金的收益自相关。它还检查前向滚动切分是否适合开发样本，并确保留出期未被查看。…
本文说明折减夏普比率（DSR）如何根据测试的策略数量、各策略夏普估计值的差异以及非正态收益分布，对选定策略的夏普比率进行调整。文中将其与未经校正的概率夏普比率计算作比较，并概述相关的回测过拟合概率分析，该分析使用互补的组合对称交叉验证划分。对零优势策略和优势相同的变体进行模拟，展示了为何选取最佳结果会使表面表现显得优于实际。 实践建议包括记录每个测试变体、估计各次试验夏普比率的离散程度和收益矩，并同时报告 DSR…
本笔记筛选候选特征，用于同一股票、同一到期日的平值看涨和看跌期权卖出策略，并持有跨式期权至到期。对于每个特征，它衡量该特征对可用标的的排序是否与之后的跨式期权结果排序一致。分析计算每日横截面排名一致性并取时间平均，再扩大不确定性估计范围以考虑重叠头寸。它还针对多项候选检验调整显著性筛选，并检查关联是否在多个验证期中持续存在。…
本笔记比较 BM25 关键词搜索、稠密嵌入、倒数排名融合（RRF）和交叉编码器重排，检索公司 10-K 文件中的段落。它构建各类检索方法，并评估它们对精确、概念和混合查询的排序结果。RRF 融合的是排名而非原始相关性分数，因此无需校准分数，也能合并分数尺度不同的系统。之后，重排器会对检索到的候选集合重新排序，生成更短的最终列表。 由于无法获得人工判断，基准测试使用根据词元重叠生成的伪相关性标签。由于该规则与 BM25…
本笔记探究为何两个回测引擎会对相同信号得出不同结果。它固定一个预先计算的 ETF 策略，根据其预测构建确定性组合，并逐一调整执行设置。设置包括股数取整、佣金预留现金、成交顺序、再平衡行为和成本。笔记比较期末价值和已成交交易，并衡量设置之间的交互作用，而不假定各自影响可以简单相加。…
本笔记比较 US 股票面板上三个收益期限的 LightGBM 模型。参数网格改变树叶数量和损失函数，并在多个树数量检查点为各配置评分。讨论说明浅树如何学习特征交互、平方损失、绝对损失和 Huber 损失对厚尾收益的不同响应，以及评估选择结果时为何必须将每个检查点视为独立候选。 评估使用样本外排名信息系数和学习曲线，判断模型是否持续改善或开始过拟合。它还比较不同期限的结果并检查预测覆盖率，因为近乎恒定的预测可能导致模型的平均 IC 只反映部分日期。IC…
本笔记处理 SEC 的季度批量 13F 持仓数据，研究机构持股、管理人排名和共同持股网络。它按申报日期为每位管理人选取最新申报，按 CUSIP 而非发行人文本汇总证券，并筛查每股申报价值中位数超出合理范围的申报。价格一致性检查利用申报价值与股数之间的关系，但不预先假设哪个字段存在单位错误。分析区分持股广度与申报持仓规模，并考察共同管理人门槛对图网络密度的影响。 笔记强调，13F…
本笔记将股票和期权研究得出的验证集预测转换为仅做多的股票组合，以评估这些预测。它采用等权 Top-K 基准，比较多种组合集中度，并遵循各标签特定的决策频率。收盘时形成的信号在下一个可用开盘价执行，并使用带固定随机种子的随机信号运行来检查流程连接。只有在验证日期覆盖范围可比后，才对候选结果排名；不确定性分析包括区块自助法区间，以及针对多个相关变体选择所作的调整。…
本笔记为标普 500 股票的平值卖出跨式期权构建前向收益标签。由于每日的 30 天跨式期权面板每个交易日都会滚动到不同的行权价或到期日，平移价格序列会导致比较不同合约。该方法改为在原始期权链中按标的代码、行权价和到期日追踪每个入场合约，并为同一头寸在入场时及退出或结算时定价。笔记还构建固定期限和 Delta 对冲变体，检查标签缺失的原因，并依据每份合约的结算日期划定留出期。…
本笔记使用相同的 ETF 投资范围、预测、再平衡安排和回测流程，比较等权、逆波动率、最小方差和层次风险平价。滚动 Ridge 模型根据动量、与移动平均线的距离及波动率特征为 ETF 排名；随后，各配置方法对共同选出的资产应用各自的权重规则。结果分为留出前的选择期和之后的留出期，并通过风险调整后收益、回撤、换手率和稳定性诊断进行评估。…
本笔记使用源自 NASDAQ ITCH 的成交记录和订单消息来展示市场微观结构模式。笔记检查逐笔成交价收益率的一阶负自相关，并解释买价和卖价上的交替成交如何在内在价值未变时造成表面上的价格反转。这提示在收益分析中，如果目标是减少买卖价反弹的影响，可以使用中间价收益。…
此工具模块提供用于诊断交易数据面板的统计辅助方法。其自相关方法先在每个实体内部计算曲线，再汇总跨实体结果，从而避免一个实体序列末尾与另一个实体序列开头之间产生虚假的依赖关系。如果提供期间索引，方法会保留缺失期间，以便按指定滞后配对观测。报告内容包括汇总估计值、跨实体百分位数、不确定性参考，以及可能随滞后变化的计数。…
这项 US 股票案例研究区分了预测未来收益与声称动量会导致未来收益这两种主张。笔记将过去一年收益（但排除最近一个月）作为处理变量，将前向收益作为结果，并将近期波动率、非流动性排名和成交量比率作为混杂因素。双重机器学习先根据这些混杂因素分别建模处理变量和结果，再通过两种模型的残差估计效应。笔记采用带隔离期的滚动拟合，避免从未来数据中学习辅助关系。…
笔记介绍风险价值（VaR），即给出损失分布的分位数阈值；也介绍条件风险价值（CVaR），即超过该阈值后的平均损失。笔记使用 ETF 日收益，比较历史法、高斯法、Cornish–Fisher 调整法和 Student-t 蒙特卡洛估算。随后，笔记通过统计超限次数并检验其频率是否符合指定置信水平来评估 VaR 覆盖率，同时强调频率检验无法发现超限事件的聚集。 后续部分考察分散投资如何改变五个 ETF…
本笔记构建了一个模拟做市任务，由 PPO 智能体选择报价偏斜和价差宽度。报价越远离中间价，成交概率越低；订单失衡会同时影响成交和后续价格走势。保留价格会随库存变化，使报价向促使库存回归的方向偏移；奖励由按市值计价的财富与库存惩罚组成，回合结束时的剩余持仓会产生清算成本。智能体会与已采用保留价格调整的固定规则进行比较。 评估使用共享模拟路径上的配对回合，并报告相对于参考规则的差异不确定性。该设置使用根据比特币小时永续期货收益拟合的 GARCH…
这篇教学笔记使用 ETF 数据比较监督式交易模型的目标标签方法。内容涵盖固定期限收益和方向标签、滚动时间序列百分位数、横截面百分位数、固定或按波动率缩放阈值的三重障碍标签，以及趋势扫描。笔记还讨论了重叠观测的唯一性加权和序贯自助抽样。 示例强调，标签构造必须与策略相符：横截面百分位数适用于排序，而基于 ATR…
这项探索性分析描述一个包含 20 个货币对、时间跨度为四小时的 OANDA 面板，并解释如何解读其中的数据。分析根据美元的位置区分直接、间接和交叉货币对，说明为何在汇总为美元强度指标前，必须对直接报价取倒数。成交量字段统计的是交易场所的报价更新次数，而非成交规模，因此无论其货币对排名还是具体数值，都不能证明市场整体流动性或货币成交额。 笔记通过违规计数和百分比检查 OHLC 不变量，并将时间间隔划分为常规时间区间、周末休市或其他日历间隔。结果显示，时间戳按以纽约时间 5 PM 换日为锚点的规则排列。因此按…
此共享建模模块通过加载特征、标签、时间数据和配置来支持量化研究工作流，随后准备滚动交叉验证折。其设计强调可复现性和数据溯源：哈希值记录源文件、数组、模型设置和笔记本代码，以便输入变化时使缓存结果失效。模块还设置随机种子，并提供数据集模式、特征选择和折准备工具。 若干细节用于应对常见评估错误。共形分位数程序采用分割共形区间所需的有限样本秩；当校准集无法支持请求的覆盖率时，返回无界区间；并拒绝无法排序的缺失得分。横截面信息系数适配器按日期计算 Spearman…
本笔记展示如何将季度 SEC 10-Q 管理层讨论与分析文本转换为两个候选股票信号。FinBERT 对文本片段的正面、中性或负面语气进行评分；片段得分汇总为平均情绪和文件内离散度。句子嵌入模型提供第二种度量：连续季度叙事之间的语义距离。文件受理日期确定每个信号的可用时间，工作流再将信号与市场数据连接，以评估前向收益。 笔记通过 Spearman 信息系数、五分位分析和聚类自助法置信区间筛查信号质量。笔记还处理同一天提交多个季度文件的情况，以避免连接键重复，并指出由于年度报告取代第四季度…
本笔记比较在预测中使用市场状态的三种方式：不包含状态输入的基准模型、接收高波动状态滤波概率的单一模型，以及在硬性状态划分内分别训练的模型。为避免前视偏差，笔记在每个滚动训练块内重新拟合隐马尔可夫模型，根据拟合方差排列状态，并通过测试块中的前向递推计算概率。针对每个折单独进行缩放，并在训练数据与测试数据之间留出间隔，有助于避免未来观测和重叠预测目标造成的数据泄漏。笔记对不同折的结果进行比较，并提醒，在此示例中折间差异大于设计间差异，折数量也不足以支持显著性结论。…
本笔记在拟合任何模型前，检查数据能否支持每周横截面期货策略。笔记介绍了一种设计：对 CME 产品排序，做多排名最高的合约、做空排名最低的合约，并检查再平衡日期是否有足够多的产品报价来构建多空两侧。为评估成本可行性，笔记使用交易所合约规格和最小价格变动单位来表示假设的买卖价差成本，再将价格变动与这些成本换算到共同尺度进行比较。笔记还检查信号持续性，以及开发期历史数据能否支持重复的滚动划分，同时不查看留出数据。…
本笔记将 ETF 特征评估从单一收益期限扩展为对十个特征和三个期限的扫描，并对多重检验进行校正。随后，笔记根据机制对长回看期 12-1 动量和短期反转进行诊断：包括时点移动和 IC 持续性检验、以国债收益为共同驱动因素的控制，以及不同 VIX 状态间的比较。扫描结果显示，长回看期动量在五日期限上属于校正后发现；但在更长期限上，其最大信息系数未通过校正阈值。入选的动量特征保留了横截面信息，但会随波动率状况变化；反转未通过建议的筛选检查。…