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这份文档比较不同仓位规模方法，应用于按等权验证夏普率排名的基准模型选出的 CME 期货策略。等权方式对所有入选产品一视同仁，但不同期货合约的波动率和联动性可能相差很大。替代方法使用产品波动率、协方差关系或其他已声明的规模输入来调整风险敞口。逆波动率规模方法需要估计的量较少，在历史数据有限时可能更稳健；基于协方差的方法可以考虑分散化，但更容易受到估计噪声影响。…

这本笔记将模型预测集合转化为可比较的标普 500 期权回测。在每周决策日，它根据预测收益率排名，在流动性较好的标的范围内选出排名最高的标的，并卖出等权平值跨式组合。持仓至到期，并按内在价值进行现金结算；监控标的资产的 Delta，并在其越过阈值时进行对冲。它改变持有标的数量，同时固定其他策略选择，使不同模型系列之间更具可比性。将预测集合和回测构成一个命名且固定的总体，支持后续进行可复现的比较。…

这本笔记使用双重机器学习，估计在调整波动率、动量和横截面展期收益排名后，期货展期收益是否会影响后续收益。它区分因果解释与预测表现：盈利的回测可以说明展期收益能够预测收益，却不能证明展期收益本身导致了这些收益。灵活的干扰模型根据混杂因素预测处理变量和结果，并通过交叉拟合减少样本内偏差。由于波动率聚集且收益标签相互重叠会导致残差相关，分析采用了异方差与自相关一致的误差估计。…

这份文档介绍如何在分配资金前，通过影子评估比较现有模型与候选模型。它预先固定两者的角色和晋级门槛，再从五个维度评估候选模型：年化夏普率的提升、最低观测长度、信号相关性、持仓重合度和相对最大回撤。两个模型都使用排序后的多空组合进行评分，并根据各自的换手率计入交易成本。文档强调，要求达到最低提升幅度有助于应对短窗口夏普率估计的噪声；一致性检查则可标出可能代表不同策略或风险敞口的候选模型。 示例使用 63…

这本笔记演示如何配置 Feast 的 Parquet 数据源、实体、特征视图、时间戳和存活时间策略，然后为训练样本和类似实盘的时点查询检索特征。它逐项比较 Feast 的输出与手写的时点连接，并采用严格容差，使不一致能够揭示是否选错了行，而不只是常规舍入差异。 比较时必须考虑不同的检索语义：Feast…

这本笔记介绍一种用于股票因子建模的监督自编码器。无监督自编码器通过重建横截面来学习瓶颈表示，而该模型还将未来收益纳入训练目标。因此，目标变量不仅影响预测结果，也会塑造学到的表示。由于不同的未来收益标签会直接进入损失函数，因此会产生不同的拟合模型。…

这本探索性笔记介绍 AlgoSeek NASDAQ-100 分钟柱线的结构和解读方法。它将数据集中预先计算的字段归类为报价价格和数量、成交价格、价差、成交量、成交位置分组、跳动方向、压力、VWAP 和报价计数。柱线涵盖盘前、常规和盘后时段；这些时段的活动和流动性状况各不相同，因此分析时应考虑时段差异。 一个关键的数据质量经验是：成交字段为 null 通常表示该分钟没有发生执行，而报价字段通常有值。笔记考察覆盖情况、null 模式、时段活动、价差、主动方指标和场外 FINRA…

这本笔记介绍如何将日内股票收益中的连续价格变动与跳跃区分开来。它根据平方收益率估算每日已实现方差，并使用双幂变差作为对跳跃稳健的连续部分估计；两者的非负差值用于估算跳跃方差。随后应用 Lee–Mykland 检验，以同一交易时段内较早收益率计算的局部波动率估计对每个收益率进行标准化。 该检验使用基于最大统计量的全时段临界值，以考虑对多个柱线进行检验。笔记将检测到的跳跃与固定收益率阈值进行比较，考察跳跃占比和发生时间，并整理跳跃次数、有符号跳跃方差和跳跃占比等每日特征，供后续建模使用。示例使用选定股票的五分钟…

这本笔记将神经随机贴现因子模型应用于 CME 期货。在资产定价中，随机贴现因子是一个随机变量；在无套利条件下，它与每项资产收益率的乘积具有相同的期望值。模型利用各产品收益率以及可观察特征（如展期收益、动量和波动率）来估计这一潜在对象。与所述仅使用收益率的 PCA 对比不同，SDF 可以让特征影响其横截面工具权重。…

本分析在拟合任何模型之前，检查结算数据是否支持每周横截面 CME 期货策略。它检验再平衡日期上的报价产品是否足以构建预期的多头和空头投资组合，使用交易所最小价格变动单位估算价差成本，并将价格调整后的变动与这些成本进行比较。分析还考察信号持续性，以及现有开发历史能否支持滚动验证，同时保留后续留出集不被使用。…

本笔记汇总九个资产类别中多个案例研究的工程化金融特征。它统计各可用特征面板中的特征数量和按名称划分的特征系列，比较特征空间规模，并汇总各案例研究模型登记库中记录的最强信息系数。动量、波动率和收益等重复前缀可用于比较不同市场；而专用指标和不一致的命名方式意味着，按系列统计的数量只能粗略参考。…

本章综述金融文本表示方法，从词典和词频统计到 TF-IDF、静态词向量、循环网络和 Transformer。文中解释了各种方法的权衡：简单方法速度快、易于解释且适合金融领域；上下文模型则更善于处理歧义和段落内的关系。实际流程使用预训练模型、可选的领域适配和面向任务的微调，以生成情绪、叙事意外、主题敞口和结构化事件等信号。…

本笔记构建金融检索增强生成评估框架，分别衡量检索覆盖率、回答忠实度、适当拒答和安全行为。它使用六个人工编写的测试样例，部分上下文取自真实公司申报文件，用于检验可回答问题、缺失证据、提示注入和无依据引用。设计目标是诊断哪个组件出了问题，而不是把不同问题压缩成一个准确率分数。…

本案例研究评估根据 US 公司特征构建的月度多空十分位策略，在时点会计数据滞后、滚动验证和随时期变化的交易成本条件下，比较线性模型、梯度提升和潜在因子方法。报告的验证模型谱系中表现最强的一支使用梯度提升模型预测经过缩尾处理的远期收益；文中还将有监督自编码器描述为可信的独立信号。研究报告各验证折均取得正表现，而在登记结果中，其他投资组合配置方法并未优于等权。…

本笔记使用 Optuna 调优 LightGBM 收益模型，同时考虑横截面信息系数（IC）和预测换手率。单目标搜索最大化 IC 以供比较；NSGA-II 多目标搜索则找出帕累托最优设置，展现信号排序质量与作为交易成本代理指标的换手率之间的权衡。帕累托前沿有助于交易研究人员根据自身的成本承受能力选择模型，而不是将某一个验证分数视为唯一目标。 笔记还测试由 ETF…

本笔记比较嵌入式、服务器型、通用型和交易专用数据库在金融时间序列任务中的表现：批量写入、全表扫描、时间窗口查询、OHLCV 聚合以及成交与报价对齐。核心结论是，存储布局和查询类型对性能的影响各不相同：面向列的引擎可以高效扫描面板数据，而对特定回测窗口进行查询时，按时间排序的索引或分区更为重要。 计时规则通过各 Python…

本文以教学方式比较用于生成合成金融路径的参数化随机模型和自助法。内容涵盖几何布朗运动、跳跃扩散、均值回归、Heston 随机波动率和 GARCH，以及独立重采样和区块重采样。笔记实现并比较这些模型，考察收益分布、尾部行为、自相关和波动率聚集，并以 ETF 数据作为实证参照。文中还说明了补偿跳跃漂移、截断方差等实现选择，以确保模拟量具有合理含义。…

本笔记将 Feast 配置为金融和模型数据的特征库，并将其历史检索和时点检索结果与透明的手工连接进行比较。它声明实体、带时间戳的数据源、特征视图和生存时间，并在扩展后的日期范围内准备临时 Parquet 副本。该一致性检查旨在发现配置错误，例如选错时间戳、实体键或拟合模型所属的验证折版本。 比较时需要谨慎，因为 Feast…

本笔记使用 ETF 价格和宏观经济序列展示前视偏差检查。它说明，居中移动平均会纳入未来观测值，可能过度贴合价格拐点，而且近期数据缺少尾部，因为未来输入尚未到达。水平值与下一期收益的相关性检验甚至无法发现明确使用了未来价格的特征；笔记提出一种尺度一致的检查方法，对比特征自身收益与下一期价格收益，同时指出这一启发式方法不能替代合理的特征构建。 宏观部分区分事件时间与知晓时间，并考察 FRED…

本笔记对 US 股票中流动性较好的子集进行主成分分析，以提取潜在因子并构建多空特征向量投资组合。文中说明如何将标准化的 PCA 向量转换为原始收益权重，并按总敞口进行归一化；随后考察方差解释度、行业关联、层次 PCA、残差行为和投资组合风险分解。行业 ETF 相关性为原本没有名称的成分提供描述性标签。 分析还区分了特征向量符号的任意变化与因子子空间的真实变化，并展示了如何对滚动估计进行 Procrustes…

本案例研究考察上市期权信息能否帮助筛选 S&P 500 股票。研究结合每日股票价格，以及 633 只股票在 2017 至 2021 年间的期权隐含波动率水平、偏斜、期限结构和方差风险溢价指标。期权特征采用滞后值，投资组合根据周五数据构建，并于随后周一开盘时交易。研究流程涵盖收益标签、特征构建、多个模型系列、投资组合配置、风险控制、交易成本和后续期间评估。 报告的验证夏普比率为 2.088，95% 区间为 1.005 至 3.117；对应配置使用线性模型、按得分加权、持有十只股票和跟踪止损。然而，由于 2021…

本笔记展示了 ETF 股票策略的实际运行周期：刷新市场数据、计算金融特征、重新训练 Ridge 模型、生成当前横截面预测、通过回测引擎重放预测，并为模拟交易经纪商准备排名靠前的股票组合。它从研究登记库读取正则化设定，并与固定配置进行核对。离线重放提供参考交易记录，保存的运行记录则跟踪计划、尝试、接受和失败的订单。…

本文介绍一种针对每周 S&P 500 期权策略的专用回测。每个批次选择排名靠前的成分股，卖出接近平值且距到期约一个月的看涨期权和看跌期权；当净 Delta 越过阈值时，以股票进行 Delta 对冲。持仓在到期时按内在价值结算；如果合约报价提前结束或达到持有期限上限，则根据既定退出规则，使用最后可用的标记价格或卖价买回合约。…

本文说明，模型不确定性能够提供点估计以外的信息。文中对比 GARCH 与随机波动率模型：前者根据过去收益定义波动率，后者将波动率视为潜在自回归过程，并使用 Student-t 分布建模收益。后验分布的离散程度可以作为时变特征，与持续性、波动率动态和尾部特征的估计值一同使用。 笔记介绍了对 SPY 收益进行滚动拟合并提取后验摘要的做法，同时提醒拟合需要数分钟。每季度重新拟合可以让参数特征在两次拟合之间继续使用，但最新的滤波波动率水平会过时；需要粒子滤波器才能更新该水平。笔记还评估采样器收敛性和蒙特卡洛误差，并讨论…