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本笔记本考察在预测相近或使用不同随机种子和架构重新拟合模型时，SHAP 归因是否仍保持稳定。研究使用 ETF 远期收益，寻找预测接近但 SHAP 归因特征不同的样本对，然后比较多个 LightGBM 拟合结果与随机森林的特征重要性。研究使用横截面信息系数评估预测表现，并以 SHAP 平均绝对值比较归因特征。 示例表明，预测行为相似时，解释仍可能不同；归因模式也可能反映模型特定的拟合结果，而非唯一确定的数据真相。笔记本建议检查不同随机种子和模型类别下的稳定性，报告特征重要性的不确定性，并避免依据 SHAP…
本笔记本将仓位规模与最大不利和有利波动分析结合起来。笔记本展示固定比例仓位法：根据组合风险预算和入场价至止损价的距离确定股数，并对仓位集中度设置上限。文中还介绍基于滞后估计值计算的标准化反波动率权重，并将这种仅考虑单个资产波动率的启发式方法与考虑协方差的风险平价区分开来。后续分析使用校准样本和未来样本考察波动幅度、止损和目标阈值，以及全部退出与分批退出策略。…
本案例研究使用每日数据、滚动模型评估，以及佣金、价差和展期滑点成本，检验一组多元化 CME 期货上的每周多空套息排序策略。研究比较不同模型类别的信号质量，然后评估组合配置、风险覆盖策略和未参与调参的留出期。报告中横截面信息系数最高的是潜在因子随机贴现因子模型；但案例最终选用的策略则采用梯度提升模型、层级风险平价和移动止损。 验证回测报告的夏普比率为 1.236，但留出期估计为…
本文说明如何将实盘订单的生命周期表示为有限状态集合及有效的事件驱动转换。内容涵盖提交、经纪商确认、交易所接受、部分成交和全部成交、撤单请求、拒绝、到期及暂停。状态转换表便于根据订单当前状态验证经纪商回调，并保留订单如何达到最终结果的历史记录。…
本笔记本展示如何在明确的交易、融资和基金费用假设下，将毛收益换算为净绩效。成本构成包括价差和市场冲击、佣金和交易所费用、保证金利息、股票借贷成本、管理费和行政费用。参数化计算将这些扣减应用于真实的每日 ETF 收益序列，分别设为高换手单边做多、杠杆多空价差和低换手单边做多配置，然后比较毛收益与净收益、夏普比率和回撤。…
笔记本介绍了 Almgren–Chriss 大额清算计划框架。该框架以到达价格为基准衡量执行偏差，并建立两种相互竞争的成本模型：市场冲击随交易强度上升；未卖出的头寸持续暴露于价格变动时，时机风险随之增加。风险厌恶参数决定交易路径，一系列成本与风险的权衡构成有效前沿。笔记本还根据清算半衰期解读交易路径，并区分永久性冲击与暂时性流动性成本。…
代码从样本外预测表计算标准化绩效指标，分别按分折计算并汇总为主要指标。它支持回归与分类，包括信息系数、误差指标、区分度指标和实体数量。对于分类任务，计算信息系数时需要连续收益列，同时使用类别标签计算 AUC、对数损失和准确率等指标。这一区分可以避免把二元标签当作收益排序的替代品。 进行推断时，该实现会汇总每日横截面统计量，并计算 HAC…
本笔记使用双重机器学习，检验隐含波动率与已实现波动率之差同未来股票收益之间的关联，在调整可观测混杂因素后是否仍然存在。笔记在相同的交叉拟合观测上，将调整后的估计与朴素普通最小二乘结果进行比较，并使用实体内区块置换安慰剂检验。时间控制考虑了结果期限、处理变量的滚动构造、各折间隔以及观测间依赖性。分析排除了结果窗口可能延伸至最终留出集的观测。 该结果适用于开发期间当前标普 500…
本笔记比较了固定 NASDAQ-100 微观结构回测中的止损、移动止损和按时间退出叠加规则。策略每十五分钟做出决策，而风险规则每分钟监控价格，因此叠加规则可以在信号更新之间平仓。笔记评估这些控制如何改变夏普比率、最大回撤和市场持仓时间。…
本笔记演示如何将共享的 ETF 动量策略接口连接到 Alpaca，并默认提供模拟离线路径。笔记说明，经纪商和市场数据适配器可以变化，同时保持策略、订单日志和影子模式封装器不变。在连接 Alpaca 的实时模拟交易环境之前，笔记会分别检查可选的 SDK、凭证和账户状态；账户快照提供现金、净值和持仓。影子模式只记录拟议订单，不会发送订单。 离线运行让您无需账户即可使用策略接口和日志工作流，但无法证明 Alpaca…
本笔记介绍 Tail-GAN，这是一种生成对抗方法，用于生成金融收益情景，同时针对风险价值（VaR）和预期损失（ES）。该方法使用可微排序，使梯度能够通过分位数估计传播，并将风险估计投影到 VaR 与 ES 的关系约束上。ETF 收益被整理成滚动情景，并与随机多空投资组合权重结合，形成盈亏示例。缩放同样重要：输入会映射到生成器输出截断范围内，使极端观测仍可表示。…
该配置描述了一项针对标普 500 成分股的每周期权平值跨式卖出研究。头寸在周五建立并持有至接近到期；期权 Delta 变化会触发每日股票对冲。投资组合将资金分散到相互重叠的批次中，主要结果指标是持有至到期的收益。评估采用按时间顺序划分的训练期、验证期和留出期，同时使用多种投资组合配置方法，并分析方差风险溢价能否解释收益。…
本文提出一种证据架构，用于评估混合链上金融系统中的工作流。密封清单记录系统身份、角色、模式和发布信息；系统保留七个证据层，并为其登记推导关系和共享关联标识。只有在来源记录、相关根条件、负向控制、可复现打包、历史重放和独立审查均符合规定要求时，相关主张才会升级。哈希值相符本身不足以证明证据是独立生成的。…
本文为杠杆事件市场提出一种规范协议图，在这类市场中，多个各自有效的组件可能造成相互冲突的金融状态。该设计为每个领域分配唯一的存储权威，例如头寸、债务、结算凭证、储备和清算；组合组件负责协调状态转换，而不重复记录余额或账目。…
本笔记介绍一个日频 FX 货币对模型的部署周期，使用盈透证券作为实时数据源和执行场所。它在历史面板数据上训练岭回归模型，计算一组精简的日收益、动量、波动率和价格衍生特征，获取近期 K 线数据，对货币对股票池评分，并规划一个由预测收益最高的货币对组成的组合。它还会保存模型产物和运行记录，以供监控与审计。 操作步骤包括核验模拟账户、确认符合经纪商要求的外汇合约、检查可用货币对，并遵守 IDEALPRO…
本笔记介绍一个针对 CME 期货面板的神经随机贴现因子模型。该模型使用产品收益以及持有收益、动量和波动率等可观测特征，构建潜在因子，并针对预先声明的未来收益期限生成预测。笔记将该方法与仅使用收益的 PCA 进行比较，并说明如何通过比较检验特征是否在收益协方差之外增加了定价信息。…
本研究在两组成本网格下重新定价表现领先的 ETF 配置与风险控制组合，同时固定每个已登记的策略配置。一组网格按每笔交易的基点计价；另一组按每股佣金和半价差计价，这是案例研究声明采用的成本口径。固定价差占基金价格的比例会因价格水平不同而异，因此两幅图回答的问题不同；比较时应关注衰减模式和盈亏平衡水平，而非逐点比较。…
本笔记比较多资产 ETF 股票池的六种仅做多投资组合配置方法。它使用 Ledoit–Wolf 协方差收缩，以降低可能导致优化不稳定的抽样波动，并比较最大夏普、最小方差、风险平价、分层风险平价、最小条件回撤风险和等权配置。各方法所需估计量有所不同：有些使用预期收益和协方差，而仅依据风险的目标函数则不需要预期收益预测。风险平价追求投资组合方差的风险贡献相等；最小 CDaR 则针对历史回撤路径的尾部。…
此配置定义了一个每周期货研究股票池，涵盖股指、政府债券、能源、金属、货币、农产品和畜牧产品。它将周五结算价设为决策快照，并以周一开盘作为执行时点。策略框架根据持有收益或动量为产品排序，支持多空头寸，并可按等风险或名义金额配置仓位。成本假设因产品流动性而异，包括佣金、价差和展期滑点。…
本实验考察一个选定的月度 US 股票多空信号在多大程度上依赖小盘股。它对验证预测应用滞后的市值筛选，剔除市值最小的四分位股票，然后在不重新训练模型的情况下，按相同的投资组合构建方法和成本假设重新运行。筛选后的股票池资产更少，而换手率仍接近完整股票池的结果。 报告的夏普比率从 4.27 降至 2.24，信息系数从 0.074 降至 0.048，最大回撤则从约 15% 加深至…
本文介绍一项 CME 期货实验：使用参数高效的神经集成模型 TabM，处理与线性模型和梯度提升模型相同的工程化特征行和滚动折。TabM 在集成成员之间共享大部分权重，以较低的完整计算成本获得多个网络平均所带来的部分方差降低效果。不同配置采用不同模型容量；每个预先声明的训练检查点都会发布，供后续验证回测和基于夏普比率的选择使用。…
本文介绍如何使用独立的 2021 留出期预测，评估依据验证数据选出的策略。选定的配置、集中度、风险控制、交易安排和成本均保持不变，仅替换提供给策略的预测。留出期预测集通过训练规范关联到所选模型配置，有助于确保评估遵循预定流程。…
本笔记介绍如何在验证折上选定配置后，为 US 股票案例的留出期生成预测。它解析选定配置，保留其检查点选择，并使用留出期开始前可用的数据构建新的训练规范。标签缓冲区可防止训练结果延伸到评估窗口内，而重新拟合时会重新计算各折的资格条件和参数。…
本笔记使用 Ridge 回归和三种保形方法，为ETF远期收益构建不确定性区间：分割保形预测、保形化分位数回归和自适应保形推断。它使用滚动验证折进行评估，并说明有限样本校准规则：选择达到所需排名的校准分数，而非插值分位数。自适应保形推断会随时间更新误覆盖目标，反馈则延迟至远期收益标签确定后。…