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风险溢价 PCA 通过加入训练集平均收益向量的加权外积来修改协方差矩阵。其主要特征向量定义静态因子投资组合：权重为零时得到普通 PCA；权重为正时，因子会向与平均收益相关的方向倾斜。笔记比较了多个权重下的定价拟合、收益重构和载荷空间变化，随后使用预先指定的权重预测下一日因子溢价。…

本笔记衡量某个选定的 US 公司特征策略在不同假设佣金和滑点下的验证表现变化。它在声明的成本网格上重新运行同一配置，并将每笔总费用平均分配给佣金和滑点。固定策略后，所得夏普曲线可以单独反映对交易成本假设的敏感度。曲线中标出了声明的成本水平，便于比较；已登记的结果可以复用，无需重新计算。…

本笔记介绍如何在验证数据上选定配置后，为未触碰的留出期生成预测。它解析选定配置，为留出期重新构建训练规格，并根据可用时间线和所选标签的期限推导训练窗口。由此设置的缓冲区可避免训练结果延伸至评估期，因为在那时这些收益尚不可知。笔记会检查新的训练身份并记录预测集，供读者确认是否进行了重新拟合。…

该笔记本介绍如何为选定的CME期货模型配置生成留出期预测。该配置依据验证结果选出，随后使用结束时间早于留出窗口的数据重新拟合。标签缓冲区将训练观测与评估期隔开，以避免前瞻标签结果延伸至留出期。笔记本还会使用窗口开始前估算并在整个窗口内保持固定的参数，为留出期重新生成模型特征。…

该笔记本介绍如何为选定的NASDAQ-100微观结构配置生成留出期预测，此前已在验证折上完成模型和策略选择。它重建所选训练规格，根据案例研究声明的窗口确定留出折，并仅用更早的数据重新拟合模型。训练身份检查用于区分真正的留出期重新拟合与使用验证集拟合模型生成的预测。训练期会在留出期开始前结束，并由标签缓冲区隔开；缓冲宽度按最长标签期限确定，确保特征或结果信息不会跨过边界。…

本指南介绍公开的CFTC交易者持仓报告，将其作为每周期货持仓数据来源。报告分为金融期货交易者报告和商品期货分类报告：前者按交易商、资产管理机构和杠杆资金等类别划分参与者；后者包含商业交易者、管理资金和掉期交易商等类别。产品级文件包含报告日期、未平仓合约量，以及交易者的多头、空头和净头寸。本文将持仓分析、z分数、反向信号和期货策略特征列为可能的用途，但没有提供经过测试的交易规则或表现证据。…

该Python模块介绍如何使用每日样本外收益量化策略回测的不确定性。它结合了收益序列统计量的平稳区块自助法区间、针对自相关和非正态性调整的夏普比率标准误，以及均值收益的Newey–West标准误。有再平衡间隔时，区块长度会依据该间隔确定；否则使用最优规模估计器确定，并设置基于收益期限的下限。该模块还定义了基于每日收益差异的配对自助法比较，以及用于比较信号、资产配置、风险叠加层和交易成本影响的分阶段基准链。…

该笔记本汇总一组案例研究中五种潜因子估计器的已登记验证结果。它首先梳理各个面板有哪些估计器结果，然后根据每日Spearman排名信息系数（IC）的均值及HAC置信区间，识别领先的估计器。它还在共同的US Firms面板上比较估计器，并考察其相对于监督式模型系列的逐日配对IC差异。分析强调，选择和报告模型时应使用相同的排名统计量。…

该笔记本通过真实ETF数据和一个基于价格构建的动量示例，演示单因子评估。它计算横截面Spearman信息系数与远期收益之间的关系，比较不同期限，并解释每日横截面IC的平均值与将所有观测合并后计算的单一相关系数之间的区别。内容还涵盖ICIR、统计不确定性、分位数收益、最高组与最低组价差、单调性、换手率和信号衰减。覆盖率与陈旧度检查会确认因子是否存在并按预期更新。…

这项案例研究针对NASDAQ-100微观结构策略，将候选金融特征和模型特征与远期收益进行比较筛选。研究计算随时间变化的横截面排名信息系数，并调整推断方法以处理数据依赖和多重检验，同时考察分位数组收益形态和特征冗余。覆盖率和陈旧度检查会找出过于稀疏或长期不变、因而难以可靠解读的特征。分流台账会记录继续、修订或停止的判断及其依据。…

该笔记本从已登记的验证集回测中选择一个CME期货案例，涵盖信号规则、资产配置和风险叠加层。它在不同收益期限的候选方案之间进行比较，并选择验证夏普比率最高的配置。成本敏感性分析用于描述所选配置，不会增加候选池中的方案。规范运行会冻结候选成员，以便复现比较结果。…

该笔记本介绍如何使用分钟数据条和NBBO报价，为NASDAQ-100股票构建日内远期收益标签。它将收益定义为从信号发出后的下一根数据条到指定未来时点的收益，使用报价中间价减少买卖价反弹影响，并将价差作为单独的摩擦成本估计。交易所日程限定每个窗口，使标签不跨越交易时段，也不在提前收市后使用过时的填充数据条。只有在检查实际观测时间网格后，才会将预先设定的时间跨度换算成数据条数。…

这项案例研究比较了用于预测平值空头跨式期权到期收益的梯度提升模型。研究改变了树的容量和三种拟合目标：平方误差、绝对误差和Huber损失。滚动验证使用两个时期，其中包括发生波动事件的一年，并通过信息系数（IC）对预测评分。由于每个提升阶段都会生成自己的预测，因此不同检查点被视为独立的模型候选。…

本文介绍一套保持每日市场数据更新的运维流程：加载初始历史数据，获取少量有重叠的增量数据，检查日期缺失情况，并监控数据新鲜度和校验问题。重叠部分有助于捕捉数据供应商对近期数据条目的修订。对于OHLCV数据，更新窗口应截止于最后一根完整数据条，而不是当前日期，因为供应商可能返回部分数据或价格不完整的交易时段。本文还提醒，若不使用交易所日历来填补缺口，可能会人为生成周末和节假日的数据条目。…

本文介绍一项CME期货研究如何在验证数据上选定模型配置后，为留出期生成预测。系统从验证结果中恢复所选配置和检查点，然后仅使用留出期开始前可用的历史数据重新拟合模型。标签缓冲区可防止训练结果延伸至评估窗口，并重新计算留出期专属的资格条件和模型参数。已登记的训练身份可证明模型经过了新一轮拟合，而非重复使用在验证集上拟合的模型。…

本笔记在一项标普500股票与期权研究中拟合分块Transformer，以预测主要标签。它将每只股票的历史输入窗口划分为连续片段，并将每个片段作为注意力机制的一个词元。注意力机制可以直接比较窗口中相距较远的部分，而分块会缩短序列；更大的分块能降低计算负担，但会压缩块内细节。该模型与研究中的其他深度学习架构采用相同的回看窗口和训练计划。…

本笔记介绍如何为先前选定的 US 股票模型配置生成留出预测。由于模型选择和策略设置依据验证结果做出，这些结果本身无法独立证明选择质量。笔记从案例研究配置中读取留出日期，确定已选模型，并仅使用留出期开始前可用的历史数据重新拟合模型。…

本笔记介绍 GReaT，这是一种使用语言模型生成合成金融表格的方法。它将每行序列化为文本，使用 ETF 特征微调基于 GPT 的模型，再将生成文本解析回包含数值和类别的混合列。示例特征包括历史收益、波动率、成交量比率、方向和市场状态标签，以及未来收益目标。笔记采用时间顺序划分训练集和测试集，并通过“合成数据训练、真实数据测试”的分类评估特征分布的保真度和下游效用。…

本笔记介绍如何为 US 股票面板构建基于模型的特征，同时避免未来观测影响历史数值。核心方法是安排估计时间表：模型先经过预热期，只使用待描述数据区块之前的数据进行拟合，在该区块内生成特征，并在下一区块开始前重新拟合。本笔记将这一做法用于市场状态距离、分数阶差分价格和条件波动率，其中包括个股波动率模型，以及在历史数据较短时采用的市场层面替代估计。…