《交易机器学习》
本笔记诊断一个固定的仅做多 ETF 动量基准在 2010 至 2024 年不同市场环境下的表现。它使用每日收益发生前已知的波动率和趋势指标为收益标记状态，并以扩展历史中位数定义高低状态。收益率曲线利差也决定该基准持有选定的动量 ETF，还是防御性债券组合。随后，笔记按波动率与趋势的四种组合划分收益和风险指标，报告各组观测数，并使用可加总的对数收益将峰谷损失归因至不同状态。…
股票动量趋势跟踪波动率
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《交易机器学习》
本文档使用 100-ETF 个标的的范围，将跨资产动量假设转化为月度探索性检验。文档构建调整后的月末价格，测量 12 至 -1 个月动量，然后将符合条件的 ETF 分为五个等权组，并将它们下月的收益与等权标的范围进行比较。分析考察各组收益的排序和分布、最高组与最低组的收益差、不同历史时期的表现，以及信号排名的持续性，并将其作为换手率的粗略参考。…
多资产动量趋势跟踪统计学
《交易机器学习》
本特征工程模块为系统化宏观投资组合模型准备日价格数据。它创建按估计波动率缩放的不同期限收益、多种尺度的MACD信号，以及对数价格的滚动Z分数。收益期限可使用设定的一组值，也可使用密集范围来构建原始动量特征集。事前波动率通过日收益的指数加权标准差估计；模块还为学习目标计算下一步原始收益和波动率缩放收益。…
多资产动量趋势跟踪波动率