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本笔记本为标普500期权研究构建了四种基于模型的特征：GJR-GARCH和随机波动率模型给出的下一日波动率预测，以及各自预测值与期权市场隐含波动率之间的差值。文中说明了如何仅使用每个重新拟合日期时可用的数据拟合模型，在重新拟合之间保持模型不变，并在之后的交易时段进行评估。GJR-GARCH模型采用最大似然法；随机波动率模型通过MCMC估计一个共享的市场参数，并使用粒子滤波器恢复每日潜在波动率。…

本文将共享权重的神经集成模型TabM应用于期权衍生特征，以预测未来股票收益和风险调整后收益。各成员共用一个两层网络，分别使用激活缩放和输出头，再对预测结果取平均。采用这种方法的原因是期权曲面上的特征彼此相关：与通过连续分裂选择特征的树模型不同，神经网络在加权层中组合这些特征。预先声明的训练检查点使每个已保存的训练轮次都成为可单独评分的模型，而滚动折提供样本外验证预测。…

本模块介绍如何检查预测和回测输入是否覆盖研究指定的交易时段和折数。相对检查会比较候选模型，因此可能漏掉共同故障：过期的折边界或上游连接可能让所有候选模型都缺少相同日期。所提出的检查会将观测值与声明的折窗口以及标签数据中的交易时段进行比较。…

本文介绍一种事件驱动方法，用于持有数量有限的日内仓位。预测值根据最新可用分数与价格行情柱对齐，并可设置有效期限制。入场信号采用针对每项资产分别计算的滚动分位数，以处理分数分布差异。新出现的合格候选按分数排名，并依次纳入，直到达到持仓槽数量上限；每个已占用的持仓槽权重固定。…

本案例研究将已存储的模型预测转化为 US 股票的多空等权投资组合。它遍历多种入场方案，每种方案都选择排名最高的股票做多、排名最低的股票做空，以考察投资组合集中度如何与模型排名相互作用。在评估模型分数前，先将带随机种子的随机排名送入同一回测引擎，并将所得夏普比率与规定的容差进行比较。这样做旨在检测回测流程本身而非预测信息带来的收益。…

本文介绍将预测分数转换为交易信号的几种方法：固定阈值、按资产分别计算的滚动百分位数，以及横截面百分位数。固定阈值使用选定的分数水平；滚动阈值根据某项资产近期的分数分布进行调整；横截面阈值则在每个时间点相对于同类资产选择标的。每种方法都可以生成仅做多或多空信号，并可使用对称的较低阈值建立空头仓位。…

本笔记本使用已登记的研究产物，复核一个已选外汇策略及其留出集数据沿袭。它基于冻结的验证候选集重现选择过程，使用确定性的并列排序规则，按验证集夏普比率对符合资格且未破产的回测进行排名。相关留出集模型会使用留出期前可获得的数据重新训练，再进行评估；这些结果不会改变原始选择。分析还比较受控的成本和风险变体，并报告区间估计以及验证集与留出集表现的配对证据。…

本笔记比较 sklearn HistGradientBoosting、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 在 ETF 收益预测任务中的表现。它衡量横截面信息系数、训练时间，以及在 CPU 和支持的情况下在 GPU 上运行时的进程内存，并使用轻量、中等和重型模型预设。它还考察单调约束和 SHAP 值，并将回归与排序目标进行比较，以说明评估方式应反映信号的预期用途。 证据范围刻意有限：结果来自一个滚动折叠，在该折叠中，每个库和预设的测试 IC…

本笔记本诊断固定月度 ETF 动量策略在不同波动率、趋势和收益率曲线环境下的表现。市场状态标签的设计确保在其描述的收益发生之前即可确定：波动率和指数趋势使用此前收盘数据，并与扩展历史中位数比较；美国国债利差则通过向后 as-of 连接进行对齐，并检查观测是否过时。策略对由当前仍存续的 ETF 构成的标的池进行排名，在收益率曲线指示风险偏好时持有排名靠前的基金，否则配置防御型债券。…

本笔记本在每次调仓时对股票排名，将横截面股票预测转化为多空投资组合：买入排名最高的前 k 只股票，并做空排名最低的后 k 只，每个仓位投入等额资金。等权重提供一个基准，可将排名差异与更复杂配置器的影响区分开来。它测试声明的预测总体中的每个成员，而不按排名准确度筛选模型，因为预测排名质量本身无法揭示换手率或实际投资组合表现。 每个预测都会与多个 top-k…

本笔记本介绍用于 ETF 研究的特征筛选流程，旨在从大量候选变换和回看期中筛出较小集合，供后续建模使用。它计算特征与未来收益之间的横截面 Spearman 信息系数，对各日期的关系取平均，而非汇总所有观测。Newey-West 调整统计量考虑每日 IC 序列的序列相关性；Benjamini-Hochberg 假发现控制则用于处理筛选大量特征涉及的多重检验。 该流程还会剔除高度相关的候选项、聚类近似重复项、按最低预测强度筛选，并使用自助法重采样评估 IC 符号是否稳定。它将基于 IC 的排名与 LightGBM…

本笔记本使用统一的回测引擎，将模型预测评估为 NASDAQ-100 交易策略。首先用随机信号进行流程检查：如果计入成本后仍持续盈利，就可能意味着存在前视、数据未对齐或成本未计入等问题。随后比较预测与入场规则的组合，包括等权重的高排名投资组合，以及通过保留仓位直至其被替代来限制换手率的规则。结果会被记录，以便后续进行统计分析，包括计算 Deflated Sharpe 并比较不同模型系列。…

本笔记本在拟合模型或进行预测前，检查一个十五分钟横截面股票排名策略是否可行。它使用 NASDAQ-100 报价数据、中间价收益和留出集之前的开发窗口，考察策略的合格标的范围、往返交易成本、收益期限、单个代码内部的自相关以及滚动拆分。策略在排名两端建仓，因此目标是相对表现，而非大盘方向。…

这段代码介绍如何根据案例研究配置解析回测设置，以及运行身份如何记录交易标的范围和预测年龄的变化。核心要点是：任何会改变投资组合或预测集合的筛选条件，都必须记入策略规格；否则不同运行可能共享同一哈希并复用彼此的结果。标的范围身份由排序后的代码生成摘要表示，而年龄声明会记录界限以及被移除的行和代码。…

本文概述了将策略收益与两个外部基准进行比较的方法：每日 SPY 总收益，以及由市场风险溢价加无风险利率得出的 Fama-French 市场收益。文中提供日期筛选与对齐辅助工具，包括按月份连接时间戳惯例不同的月度数据集。调用方必须确保收益频率兼容，并在计算诊断指标前对齐观测值。…

本文介绍如何拟合一个简单的线性序列模型，使用 NASDAQ-100 的一分钟特征预测多个期限的未来收益。每个输入包含某只股票此前一小时的数据，并表示为相对于最新观测值的变化；模型将所得窗口映射为预测。该模型作为基准，用于区分观察一段时间窗口的价值与更复杂序列架构的价值。…

文档介绍机器学习交易研究工作流，涵盖从数据和特征构建、模型训练、回测、交易成本、组合与风险决策，到部署和监控的完整过程。文档强调探索性调参与最终评估之间的证据边界、滚动前向验证，以及处理多重检验、过拟合和不确定性的方法。九个案例研究涉及ETF、加密货币永续合约、日内股票、期权、公司特征、FX和期货。…

这项 CME 期货研究改变梯度提升树的容量和损失函数，同时记录多个训练检查点的预测。树叶数量决定模型划分特征空间的精细程度；平方损失、绝对损失和Huber损失则决定极端商品收益对拟合的影响程度。检查点很重要，因为每个停止点都是一个候选模型，因此查看验证分数后选择最佳模型会增加一次筛选步骤。…

本笔记将已选定的FX策略规范应用于已登记的留出预测。策略信号、资金分配、风险控制、再平衡规则、成本和账户设置均保持不变；预测集和价格框架标识则根据留出输入进行调整。留出预测根据由所选策略规范推导出的训练标识进行匹配，并设置保护机制，以防回测与采用不同配置的既有运行发生冲突。预热观测值按策略规范加载，而测量收益的窗口仍为留出期。…

本笔记介绍工具变量主成分分析（IPCA），该方法将每只 ETF 的因子暴露建模为该基金观测特征的共享线性函数。交替最小二乘法根据基金与日期的观测值，同时估算特征到暴露的映射和因子收益。与按日期分别拟合特征系数相比，该方法限制了自由参数数量，同时要求横截面足够广，以识别所需因子。笔记还介绍岭惩罚、收敛设置、滚动前向折，以及为何不能发布未收敛拟合的预测。…

本笔记解释为何报告的夏普比率只是一个不确定的估计值，并非衡量策略质量的定论。笔记推导置信区间和概率夏普比率；后者根据样本长度、偏度和峰度，估算策略的真实夏普超过基准的概率。笔记还介绍最短业绩记录长度和统计功效规划，用于估算检测目标夏普所需的数据量。 对于存在序列相关性的收益，笔记介绍Lo对常用平方根年化规则的调整，并讨论使用Newey-West滞后截断估算自相关。示例采用模拟收益和 SPY…

本笔记将等权配置与两种适用于 US 公司特征策略的配置规则进行比较：评分加权会为模型预测较高的标的分配更多资金；保形加权则会减少预测误差区间较宽标的的资金配置。研究将每种配置方法与多个组合集中度水平交叉比较，并在每项比较中固定所选预测和集中度。…

本分析使用会计和市场特征比较月度横截面 US 股票收益的学习信号，目标为下一月收益。分析涉及线性模型、提升树、深度表格模型、潜在因子估计器和因果处理效应估计。预测模型以月内秩相关性评估，并通过验证折评估一致性；置信区间和各折表现比孤立的点估计更重要。研究还检查预测在各分位数组间的单调性、不同市场状态下的表现，以及组合毛利差是否可能覆盖给定范围的交易成本。…

本章介绍用于金融研究任务的智能体工作流，其主要挑战在于收集、筛选和综合参差不齐的证据。书中将这些工作流与适用于稳定结构化输入的传统模型进行对比，并设定只读边界：智能体生成可追溯的概率预测以支持决策，而不执行交易。本章涵盖ReAct、Tree of Thoughts和Reflexion；显式记忆、状态、检查点和回放；类型化工具契约和来源追踪；以及从笔记本原型迁移到可运行的预测服务。…