知识库

本笔记比较六种配置方法在已通过基准筛选流程的加密货币永续合约策略中的表现。它固定每个策略的预测和入场规则，只改变资金分配方式：一种配置器使用模型评分，几种使用资产波动率或协方差，另一种则使用历史预测不确定性。与逆波动率相比，估算协方差矩阵的方法需要从可用收益历史中估计更多参数，这可能导致权重更不稳定。…

本笔记在预测加密货币永续合约资金溢价的序列模型比较中加入时序卷积网络（TCN）。因果填充确保每个位置只使用当前及更早的观测值，而扩张卷积能够高效扩大感受野。所选网络堆叠覆盖了声明的输入窗口。与依据最后一个循环状态进行预测的LSTM不同，TCN会对各位置的表示取平均，以检验关于有用信息随时间出现位置的另一种假设。…

本模块为强化学习环境中的加密市场模拟估算参数。它加载所选交易品种的小时级永续合约市场数据，计算收盘到收盘的对数收益，并拟合GARCH(1,1)波动率模型。如果估计库不可用或优化失败，就改用基于矩估计的方法，利用平方收益自相关和预设边界进行估算。模块会约束持续性，并将无条件波动率锚定于样本波动。…

本笔记研究极端永续期货溢价是否会影响后续BTC收益或溢价回归。它将处于高溢价状态定义为处理条件，并比较两种结果：可能受多种因素影响的广义市场结果，以及与资金压力和套利联系更直接的溢价变化。有向无环图规定了调整变量集合，使用回溯收益和波动率作为控制变量；研究设计则将处理前控制变量与远期结果分开。…

此笔记本使用最大有利变动幅度（MFE）和最大不利变动幅度（MAE），根据观测到的价格路径确定三重障碍标签的宽度。对于在行情柱收盘时进入的头寸，它从下一根行情柱开始，测量前向持有窗口内最有利和最不利的变动。多头和空头头寸采用相反的定义。笔记本还介绍基于真实波幅和怀尔德平滑法计算的平均真实波幅，并说明可以通过波动率调整障碍宽度。…

这项分析在拟合模型或进行预测之前，先判断数据能否支持横截面加密货币永续合约策略。拟议方法是在每次资金费率结算时按溢价对合约排名，然后买入排名一侧并卖出另一侧。笔记本检查决策时点挂牌的合约是否足够、典型价格变动是否有可能覆盖平台费用，以及考虑序列相关性后还剩多少独立历史数据。分析使用开发期数据，并未读取指定的样本外数据。…

此笔记本说明如何将拟合后的GJR-GARCH和隐马尔可夫模型转化为交易特征，同时控制前视偏差。GJR-GARCH估计条件波动率，并捕捉负收益冲击的更大影响；两状态高斯HMM对横截面资金费率结算中的状态进行建模，并给出压力状态的滤波概率。两个模型都按固定频率在扩展的历史数据上重新拟合，验证期间参数保持不变，且在初始预热期内不提供特征。…

本笔记围绕比特币永续期货的极端溢价比较两个因果问题：溢价状态是否能预测前向收益，以及是否能预测之后的溢价回归。处理变量是溢价z分数高于指定阈值的二元指标。研究设计以回看收益和波动率为控制变量，以前向结果变量进行测量，并对两个结果使用相同的调整变量集和验证检查来估计效应。…

该笔记在共享的模拟交易环境中比较 DQN、PPO和A2C；该环境根据比特币永续期货的小时收益校准。一个 GARCH(1,1) 模型提供波动聚集特征；环境会对持仓变化收费，并将动作延迟一个时间步执行，以免智能体获得行动时已可见的收益。每种算法获得相同的训练交互预算，并在匹配的未见回合种子上评估。 比较不只看平均奖励，还关注其他诊断指标：配对回合差异用于量化策略间的不确定性；持仓分布和切换次数则显示智能体是否会响应观测，或固定在单一持仓上。文中还解释了为何 DQN…

本文档介绍一种时间卷积网络，用于根据包含60次结算的窗口预测加密货币永续合约资金费率溢价。四个因果卷积块使用大小为三的卷积核，膨胀系数分别为1、2、4和8。其感受野覆盖61次结算，足以涵盖完整输入窗口。因果填充可防止某个位置使用之后的结算数据，避免验证结果泄漏未来信息。该模型对所有时间位置的表示取平均；相比之下，作为对照的LSTM依据最后一个循环状态进行预测。这个差异用于检验有用信息是分布于整个窗口，还是集中在窗口末尾。工作流程会删除跨越预期但缺失结算时段的窗口，以解决数据缺口；随后通过检查点进行训练，并要求验证…

本笔记衡量执行成本对已选定加密货币永续合约配置的影响。它固定模型、检查点、入场规则、配置器和风险控制，然后根据预先设定的网格，对交易名义金额应用不同的往返成本并重新运行策略。所得成本衰减曲线旨在展示该配置能承受多大摩擦，以及表现何时达到盈亏平衡；它不用于对候选项排名或进行选择。…

本笔记在小时级BTC、ETH和SOL永续合约数据上测试双模型退出设计。入场分类器识别异常强劲的前向收益；其预测概率随后与技术特征一起输入另一个模型，用于估计下一个24小时收益是否为负。退出模型训练时使用的入场概率由扩展窗口的折外预测生成，并在折边界处清除观测，以防标签延伸到之后的时段。…

该配置规定了加密货币永续期货的多空策略研究流程。它定义了一个按成交量筛选的19种资产范围，决策与每八小时一次的资金费率结算对齐，并在资金费率结算时点执行。主要目标是八小时前瞻收益，并包含收益和方向变体；该方案还描述了资金费率、溢价、价格波动和横截面特征，以及套息、均值回归、动量和波动率假设。…

本分析比较多个模型系列对永续期货资金费率的验证预测。它说明信息系数衡量后续收益的排名，AUC 衡量上涨和下跌结果的排序，而对数损失评估概率质量并惩罚过度自信的错误。这些诊断指标回答不同问题：排名更好并不保证概率校准更好，而单独描述预测结果的指标也不能确定哪种交易策略表现最佳。…

本案例研究评估 DeFi Llama 总锁仓价值数据，考察其能否作为 Ether 交易研究流程的输入。研究分别考察信号强度、数据质量、法律适用性和商业价值，并将法律问题以及无法重建历史版本视为硬性门槛。它将三种 TVL 变换与多个周期的 Ether 前向收益进行比较。由于这些收益存在重叠，分析采用与各周期匹配滞后的 Newey-West 标准误，并明确考虑所检验的信号与周期组合数量。…

本笔记评估由较早资产配置阶段选出的加密永续期货持仓的逐仓退出规则。它定义了固定亏损止损、与每笔持仓最佳价格挂钩的移动止损，以及持仓达到设定期限后的时间退出规则。声明的网格包含十四项控制参数，并应用于经过缩减的候选配置，以限制在同一验证数据上反复选择。每项覆盖规则均通过成对结果与相同的无覆盖规则配置进行比较。…

本文档介绍一套数据集和工作流程，用于研究加密货币永续期货及其溢价指数。它概述了配置标的范围内的小时级 OHLCV 观测值和每八小时一次的溢价读数，以及下载、加载、筛选和基础概况分析步骤。溢价指数定义为永续合约价格与现货价格之间的相对差异；其正负表示永续合约交易价格高于还是低于现货价格。本文档将这些数据作为资金费率套利和溢价均值回归研究的输入，并未展示经过测试的策略。 数据来自 Binance…

本笔记介绍加密货币资金费率方向模型的部署演练。模型使用源自历史 Binance 永续合约的数据训练一个三分类 LightGBM 模型，随后从OKX获取实时小时线和资金费率，将数据汇总为策略的八小时频率，计算实时特征集，并对可用标的评分。Alpaca 模拟交易为映射出的USD现货交易对提供执行环境；未匹配的永续合约仅生成信号。运行过程会记录覆盖范围、数据时效、预测和执行结果，以便监控和审计。…

本笔记本评估 Binance 永续期货数据能否支持按溢价对合约排序并建立多空仓位的截面策略。它不拟合模型，也不进行预测，而是在资金费率结算时检查既定交易资产范围，将观测到的广度与策略预期的持仓规模进行比较，考察价格变动相对于交易所费用的情况，并评估开发期历史数据能否支持滚动验证且保留留出期。…

本示例介绍连接至 USD 现货经纪商的加密策略持续运行时的操作形态。它将规模较大的永续期货案例资产范围映射到较小的可用现货交易对集合，再通过面向经纪商的循环流程传递动量 z 分数代理信号。示例还说明资金费率检查必须将时间戳统一为 UTC，并指出周期性资金费率结算时段可作为永续仓位的时间标记。…

这份笔记本训练强化学习智能体，将固定卖单安排在加密货币永续期货市场的逐小时行情中执行。其状态包括滞后收益、波动率、前一小时成交量、永续合约相对于现货的溢价，以及距离资金费结算的时间。按日期拆分训练集和评估集，并在相同评估窗口上通过配对差值和标准误比较多个执行计划。…

这份笔记本构建一套可复用的诊断流程，用于金融数据预处理或特征工程之前的检查。它检查时间索引的数据类型、空时间戳、顺序和唯一性；查找完全重复行和基于键的重复项；按字段、资产和日期衡量缺失值；并检查数据间隔、异常值、取值域违规和特定数据集的日历问题。诊断只报告问题，不会修改或清理源数据。检查范围涵盖 ETF、US 股票、加密货币、期货、FX 和公司特征。分析区分列级完整性和缺失行，并说明领域知识的重要性：极端收益阈值可能会标记上涨走势，却无法识别公司行动；应根据拆股字段解读拆股记录。FX…

本章提出一套评估量化交易研究中因果主张的框架。首先明确定义处理、结果、估计目标、反事实和调整集，再根据研究问题选择方法：对连续暴露使用双重机器学习（DML），对离散事件使用贝叶斯结构时间序列，对观测数据中的候选关系使用因果发现方法。有向无环图和识别设计可指导调整选择，而时间交叉拟合和处理前时序有助于防止估计发生数据泄漏。示例涵盖 ETF 动量、加密货币资金费率溢价、FOMC 公告和多变量资产面板。本章介绍安慰剂与负向对照检验、遗漏混杂因素敏感性、样本和设定稳定性、HAC…

这份评估笔记本筛查金融特征和模型特征，考察它们与加密货币永续期货下一段八小时收益之间的关系。它从滚动验证窗口构建评估样本，将最终留出集排除在分析之外，并在每个结算时点按横截面秩相关性为各项特征评分。笔记本汇总平均信息系数及考虑依赖性的**不确定性估计**，检查各验证年份的表现，并针对多重比较调整显著性检验。特征台账记录证据和决策，但不会从模型输入中移除列。…