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本笔记说明，哪些策略适合用预先计算的数组清晰表达，哪些策略则适合采用顺序模拟，让持仓、成交、现金、已实现盈亏或权益随时间推进。当完整流程可预先指定时，基于数组的回测很有吸引力：运行高效并支持大范围参数扫描，但中间数据可能占用大量内存。顺序回测逐根柱线作出决策；当执行结果会影响后续操作时，这种方式更容易检查。…

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。…

本笔记从冻结的验证候选集中重建选定的 FX 配对配置，再评估其验证和留出期证据。选择规则是取符合条件且验证夏普最高的配置，并在并列时按回测标识确定性地打破平局；成本变体不纳入候选集。留出期谱系按模型系列、配置、标签和检查点进行匹配，因为真正重新训练后的训练标识会不同。分析会读取先前登记的留出期预测和回测，检查来源，并列出验证期、留出期及两者差异的区间估计和配对比较。…

本笔记介绍局部线性趋势状态空间模型，说明如何从价格水平中提取金融特征。隐藏状态包含价格水平和斜率，观测值则是带噪声的收盘价。每一步中，滤波器先预测状态，再计算观测预测误差（创新项），并根据卡尔曼增益更新估计值。由此得到的水平、斜率、预测误差（创新项）和不确定性可用于描述趋势、意外变化和置信程度。噪声设置决定估计值的响应速度，而最大似然拟合则提供了一种基于数据确定参数的替代方式。…

本笔记使用ETF面板数据讲解成对和横截面特征。它比较Engle–Granger与Johansen协整检验，区分平稳价差与简单的共同变动。能源基金与原油基金的示例未通过两项检验；基金持仓和期货展期成本的差异有助于解释固定组合为何可能漂移。笔记提醒，基于未通过协整检验的结果估算出的对冲比率，并不能证明存在可交易关系。…

此笔记本将货币对预测排名转化为可交易的基准。每个决策时点，它从排名最高和最低的货币对中构建规模相等的多头和空头组合，再用FX回测引擎进行评估。采用等权配置是为了单独考察排名的贡献，不受之后头寸规模和配置决策的影响。投资组合规模网格会改变多空组合的集中度，而投资范围的大小则限制每一侧可持有的不同货币对数量。…

本笔记介绍如何使用卡尔曼滤波从金融价格中提取特征。局部线性趋势状态会跟踪潜在价格水平及其斜率，观测模型则处理收盘价中的噪声。每次更新都会产生滤波后的水平、斜率、创新项和不确定性估计。卡尔曼增益根据模型和观测的不确定性，控制新观测对状态的影响程度。笔记还使用滤波估计两个资产之间随时间变化的对冲比率。…

该笔记本构建需要多个资产序列的特征。它比较Engle-Granger检验与Johansen检验，解释为何共同波动本身并不意味着价差平稳，并分别使用全样本回归和逐步更新的卡尔曼滤波器估算对冲比率。信号窗口根据仅用训练数据估算的均值回归半衰期设定，避免在该选择中使用未来信息。笔记本还演示如何将时间序列指标转换为横截面排名、相对基准值和全标的池的市场状态摘要。…