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这段代码为可复现交叉验证、合格范围跟踪和折内时间特征定义了保护措施。代码统一折边界，将请求的折与生成时间性产物时使用的边界进行比较，并拒绝不兼容的折划分结构。对于留出集，代码会检查时间特征记录是否覆盖所需的训练日期和评估日期，包括评估终点；还会验证任何已声明的估计器截止时间是否早于评分窗口。 合格清单会记录实体、时间戳和折键，以及其数据结构、来源和逻辑身份、计数与排序后的摘要值。解析后的 CV…

该笔记将 21 个交易时段的 ETF 远期收益预测改写为二元任务：正收益标记为上涨，其余标记为下跌。笔记使用按时间顺序进行的滚动折和清除间隔，拟合经过 L2 和 L1 正则化的逻辑回归。缩放参数在每个训练折内学习，再应用于其验证数据，以减少数据泄漏。评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1、ROC-AUC、对数损失、校准和基于系数的特征分析。 笔记讨论类别不平衡、求解器选择、概率校准，以及将概率用于仓位规模计算的可能性。其结论提醒，AUC…

该笔记测试 LSTM 能否从 ETF 特征历史中提取平面特征模型可能遗漏的时间结构。拟合前，笔记会根据可用特征、标签、实体和滚动前推折确认所声明的序列总体。序列预测要求具备完整的先前历史，因此其合格样本小于表格模型的样本。笔记在验证折上评估各轮检查点，并将预测覆盖不完整的检查点排除在比较之外。 笔记将 LSTM 与 Ridge…

该笔记为 ETF 横截面定义两个交易日期限的收盘至收盘远期收益；每个期限均从复权收盘价计算到固定数量交易日后的收盘价。笔记解释了为何应先基于完整证券历史构建标签，再筛选符合条件的记录；还检查不完整尾部是否仍为空值、窗口是否局限于各证券内部，以及是否存在较大的日历间隔。较长期限标签用于月度持有假设，较短期限版本则对应每周持有。…

本教程通过最大化预期对数财富增长，推导二元赌注的凯利比例，并将这一思路扩展到连续收益和多资产投资组合。教程使用符号微分和共享抛硬币结果的模拟，比较按最优下注额不同比例下注时的财富路径。投资组合计算将预期收益和协方差与隐含杠杆联系起来，并考察不利变动可能如何威胁账户。…

该笔记评估从新闻文本中提取的四种信号：加权意外度、平均情绪、情绪动量和文章覆盖度。笔记使用先前特征构建步骤准备的远期收益，然后为每种信号和收益期限计算每日横截面 Spearman 信息系数。评估汇总这些系数的均值与变异、信息比率和 t 统计量，并计算按信号将资产分为五组后最高组与最低组的收益。 文档给出的结论是，这些信号在本次评估中没有显示出可测量的优势。文档解释了为何推断应以每日系数而非合并后的资产观测为单位，以及为何重复的信号值可能扭曲分组规模和比较结果。t…

本章将交易成本视为策略研究和部署全流程中的约束，涵盖因子评估、回测、投资组合构建、风险监督和生产监控。章中区分显性费用、隐性价差与冲击成本，以及容量限制，并介绍从价差假设到线性冲击和平方根冲击的基准成本模型。章中还解释了成本为何会随流动性、波动率、市场状态、紧迫程度和时段而变化。 执行方法如 TWAP、VWAP、自适应参与率和…

该笔记展示如何使用 Optuna 的 TPE 采样器调优 LightGBM，以预测 ETF 收益。搜索内容包括树结构、采样和正则化设置，并通过提前停止选择提升轮数，再用自定义回调报告横截面信息系数（IC），以便剪枝。笔记比较了单个验证折与取平均的滚动目标，并在独立且时间范围固定的留出集上评估选定模型。 报告的证据提醒，单个窗口可能偏向一个退化的近乎常数预测器，其 IC…

本章介绍了在交易中使用预测模型的研究流程，其中样本外预测的稳定性可能比系数估计的无偏性更重要。内容涵盖 Ridge、LASSO 和 Elastic Net 等正则化回归方法，以及用于方向预测的逻辑回归。流程包括时点数据预处理、滚动验证、时间缓冲区、用于模型选择的嵌套交叉验证，以及考察特征归因及其稳定性的诊断。…

本笔记介绍何时应按柱线逐步模拟状态变化中的交易策略，而不是将其表示为预先计算的信号或权重。笔记对比基于数组的回测与顺序模拟：前者速度可能较快，便于扫描参数；后者则可以根据先前的成交、持仓、已实现盈亏或权益来做决策。示例包括自适应凯利仓位规模、协同配对交易和回撤熔断机制。…

本笔记比较穷举网格搜索与Optuna的TPE贝叶斯采样器，后者用于为ETF前瞻收益预测任务调优LightGBM模型。首先，两种方法在一个较小的类别网格上获得相同的试验预算，穷举搜索覆盖每一种组合。随后，笔记探索连续参数空间，该空间可以表示离散网格无法表示的配置。笔记还研究随着试验次数增加，验证集与留出集的信息系数如何分化，以说明反复选择可能导致验证数据过拟合。…

本章将策略研究描述为对可执行决策流程的设计和评估，涵盖从最初的经济构想到仓位规模、约束、成本和模拟实盘测试。章节建议先对策略系列和潜在优势来源分类，再构建模型；随后定义带版本的设置，以确保比较有意义。章节还将模型诊断、信号诊断和投资组合结果区分开来，以降低所有研究选择都针对回测表现进行优化的风险。…

本笔记为US股票面板定义前瞻收益标签，并解释其构建方式为何会影响所有后续模型和回测。笔记按交易日设定调整后价格收益窗口，检查每只股票是否有必需的未来观测，并为无效标签的行指定明确原因。笔记还会在计算收益后应用价格和流动性资格筛选，防止剔除观测改变保留行的前瞻时长。留出期边界会根据每个结果所需的实现时间进行调整。…

本笔记训练TabM神经网络，使用与线性模型和提升模型相同的平面特征表对ETF进行排名。每个集成成员共享一个两层骨干网络，但各自拥有缩放向量和输出层，因此，与为每个成员单独训练网络相比，新增模型容量大幅减少，同时仍可对预测取平均。实验同时调整骨干网络宽度和集成规模，在训练过程中保存检查点，并比较不同轮次和配置的样本外信息系数。…

本笔记介绍如何使用一分钟NASDAQ-100数据拟合PatchTST，以预测多个前瞻期限的收益。模型将连续观测分组成片段，并在片段之间应用注意力机制，从而减少需要比较的条目数量，同时让网络能够关联回看窗口中相隔较远的部分。模型按个股构建窗口，仅使用训练数据标准化特征，并在既定的滚动折上评估。…

本笔记检查历史ETF数据在拟合模型或进行预测前，是否足以支持月度排名策略。笔记使用前一年的流动性检验可交易样本范围，统计再平衡日符合条件的基金数量，将每股佣金和估计的半价差换算为相对价格的成本，并将这些成本与调整后价格的变动进行比较。收益使用调整后价格计算，而交易成本和美元成交额使用实际成交价格和成交量计算。…

本笔记比较US股票仓位的资金分配方式，同时固定模型、检查点、再平衡日期和所选股票。笔记考察基于预测强度、预测区间宽度、个股波动率以及考虑协方差的投资组合方法来设定权重。该设置可以单独观察仓位规模相对于现有等权基准如何改变回测。考虑协方差的方法可以计入股票之间重叠的风险敞口，但需要历史估计；基于个股波动率的规则则不会建模这些关系。…

本笔记介绍一种无条件、基于签名的瓦瑟斯坦GAN，用于生成金融时间序列。它将收益率转换为增广路径，计算截断路径签名，并训练由布朗噪声驱动的LSTM生成器，使其匹配期望签名。签名距离取代了学习得到的判别器；阶乘归一化会重新缩放签名层级以用于损失计算。本笔记还概述了论文中的条件扩展如何比较给定过去情况下可能未来的分布，但并未实现该扩展。…

本笔记评估止损、移动止损和固定期限退出在所选US股票策略中的效果。止损针对入场后的亏损，移动止损针对价格从持仓峰值回落，时间退出则在设定的持有期后平仓，不考虑价格。由于这些覆盖措施只会平掉现有仓位，它们可能缩短亏损，也可能过早平掉盈利交易。…

本笔记将TSMixer作为适用于ETF面板的全局序列模型进行评估。模型在各基金间共享参数，同时使用每只基金自身的历史数据和协变量；其混合层学习时间关系和序列内关系，但不会把一只基金的观测值并入另一只基金的预测。本笔记将声明的模型样本与可用数据进行核对，检查训练配置和设备身份，并使用验证折选择训练轮次检查点，同时保持留出集不受触碰。…

本笔记为横截面期货策略定义远期收益目标；该策略根据期限结构为产品排序，做多持有收益较强的产品，做空持有收益较弱的产品。它区分用于衡量跨合约展期收益的展期调整价格，与保留同期曲线信息、适用于持有收益信号的原始结算价。标签涵盖多个交易时段期限，而仓位按周调整。…

本笔记介绍如何使用 TSMixer，根据每只股票按时间排序的特征窗口预测收益。每个样本包含 60 个连续交易时段；若窗口跨越股票历史数据中的缺口，则予以排除，因此各折可用样本数不同。模型交替在时间轴和特征轴上进行非线性混合，使信息能够在堆叠模块之间重新组合，而无需循环结构。 文中提出的动机是并行处理整个窗口，而不是像 LSTM 那样逐步处理，同时在相同面板和数据折上，将反复显式混合特征与循环模型和线性模型进行比较。配置采用两个模块、32 的隐藏维度和 100…

本笔记将多个模型族的验证预测转化为等权多空组合。它按预测收益为股票排序，买入排名靠前的股票并做空排名靠后的股票，再通过统一回测流程测试多种组合集中度。使用固定随机种子的随机排序也会通过相同流程，作为流程检查；同时依据考虑有限样本波动的容忍范围评估其夏普率。…

本笔记比较股票和期货佣金模型及多种滑点模型，强调它们的单位和假设各不相同。按比例收取的费用在名义金额中的占比保持不变，而最低费用、固定费用、按股收费和费率门槛对大小订单的影响不同。期货佣金按合约数量和乘数计算；期货滑点则以总金额表示，而非每单位调整。 随后，文中比较不受参与率影响的滑点假设与成交量占比冲击；订单占每根 K 线成交量越多，冲击越大。还对固定动量规则采用日度、周度和月度再平衡频率进行评估，以展示成本与净夏普率如何共同变化。示例和成本分解仅供说明，再平衡频率的结果仅适用于所述 ETF…