知识库

本笔记本将机构 13F 持仓转化为连接管理机构与股票的图谱，包含行业关系和持仓边，记录股数、价值、报告期及公开申报日期。它演示查询共同持仓和多步关系，并使用杰卡德相似度比较各机构持仓。证券标识符为 CUSIP，可避免将发行人名称的不同写法误当成不同股票。资产范围依据初始报告期选定，以防后续持仓改变较早时期的样本成员。…

本笔记本使用高斯混合模型，对九组股票、债券、货币和大宗商品因子及市场序列的月度收益进行聚类。剔除数据不完整的月份后，它对各序列进行标准化，避免不同尺度主导聚类。它使用侧重不同特性的准则比较候选聚类数量，并按时间和已知事件检查所得分组。各状态中的因子表现说明，合并平均值可能掩盖条件收益和分散化行为。…

本笔记本评估 57 个会计和价格类特征，检验它们各自对下个月 US 股票收益的预测作用。它计算每月截面秩相关，取其时间平均值，并针对序列依赖和多候选项检验调整不确定性。它还检查关联是否在滚动训练和验证期内持续存在，并依据效应大小、一致性、显著性和冗余，为每个特征作出单独判断。…

本示例介绍连接至 USD 现货经纪商的加密策略持续运行时的操作形态。它将规模较大的永续期货案例资产范围映射到较小的可用现货交易对集合，再通过面向经纪商的循环流程传递动量 z 分数代理信号。示例还说明资金费率检查必须将时间戳统一为 UTC，并指出周期性资金费率结算时段可作为永续仓位的时间标记。…

本章提出一套框架，将交易想法转化为有文档记录的特征规格。它要求研究人员使特征周期与目标决策相匹配，说明驱动因素假设，并区分预测信号和描述情境的状态变量。参照系、表示方法和聚合方式应服从经济逻辑；改变假设的变换，应与主要用于控制噪声的变换区别开来。本章概述价格和成交量特征、市场微观结构、跨品种关系、衍生品隐含指标、基本面、宏观经济数据及日历变量。…

本指南区分因果效应估计与因果结构发现，并将常见研究问题对应到合适的 Python 库。当调整结构已知或明确指定时，EconML 和 DoWhy 可用于估计效应；Tigramite 和 causal-learn 则从时间序列或截面数据中提出结构。指南还介绍了何时 CausalML 的离散处理研究侧重或贝叶斯结构时间序列方法可能更合适。工具选择取决于处理类型、数据形态以及目标估计量。 一个合成示例为所有方法提供了同一数据集，其中动量是连续处理变量，收益是结果变量，波动率和市场状态是观测到的混杂因素。示例说明了…

本概览汇总了九个交易案例的配置数据，涵盖股票、加密资产、外汇、期货、期权和多资产投资组合。它比较各项研究的资产范围、数据频率、决策周期、成本模型以及信号到仓位的映射方式。这些示例展示了不同策略和数据集如何采用不同选择，也包括交易成本影响尤为显著的情形。…

这份笔记本提出一套确定性框架，用于检查回测和实盘交易流程的行为是否一致。它比较将价格行情转化为决策的各个阶段：特征计算、预测、信号和订单规模。固定的合成价格序列让两套流程处理完全相同的输入，从而更容易将技术实现差异与市场变化区分开来。…

这份笔记本训练强化学习智能体，将固定卖单安排在加密货币永续期货市场的逐小时行情中执行。其状态包括滞后收益、波动率、前一小时成交量、永续合约相对于现货的溢价，以及距离资金费结算的时间。按日期拆分训练集和评估集，并在相同评估窗口上通过配对差值和标准误比较多个执行计划。…

这份笔记本使用源自 NASDAQ ITCH 的交易和订单数据，展示微观结构模式。它检查逐笔交易收益的一阶负自相关，并与中间价收益进行比较；还比较了代表不同流动性水平的代码之间的交易活动和日内波动率。此外，笔记本还描述订单到达和提交规模，并在有增强数据时报告撤单消息中的部分撤单量。…

这份笔记本汇总九项案例研究中的线性模型结果，包括 OLS、Ridge、Lasso 和 ElasticNet。它比较各研究在主要标签上的最佳完整配置，然后考察正则化、逐折信息系数、稳定性、替代期限、分类与回归指标以及系数表现。结果取自登记库，已排除已退役的预测；只有指标有效且标签覆盖范围达到最大值的完整结果才会纳入比较。 分析使用 HAC 区间评估不确定性，并通过区分重复生成、相同测量值和真正不同结果来处理并列情况。报告的结论经过审慎限定：只有部分选定结果的区间不包含零；Ridge 往往与 OLS…

这项案例研究使用与其他模型系列相同的时点 CME 期货特征行和滚动验证折，评估参数效率高的神经网络集成模型 TabM。研究将 TabM 作为一种在共享大部分参数的同时，对模型差异取平均的方法，并改变模型容量，以探究模型在小型且噪声较大的面板数据上如何平衡拟合与泛化能力。所述评估使用等权验证集回测和夏普比率，在已声明的训练轮数检查点中进行选择。 笔记本强调了确保比较可信的防护措施：按折进行特征缩放以避免验证集泄漏；将固定随机种子纳入模型标识；并记录设备标识，因为 CPU 和 GPU…

这项演示将单笔订单工作流程扩展为针对固定大型 US 股票池的每日再平衡。它介绍如何比较券商当前持仓与模型目标、为两者差额构建订单，以及如何选择通过模拟交易券商封装器提交组合。工作流程会确认连接的账户是模拟账户，将持久化状态与券商持仓及待处理订单核对，并应用持仓、订单和每日亏损限额。预热行情和报价取自用于执行的券商会话。…

这份教学笔记本概述量化研究中使用的价格和成交量特征。内容涵盖不同期限的简单收益和对数收益、跳过最近一期的动量、隔夜和日内收益、价格与移动平均线的距离、趋势与反转指标、多种波动率估算方法、波动状态指标、成交量与流动性指标、风险统计量，以及横截面排名和标准化值。示例使用 ETF 数据，展示手动计算方法，并与一个面向生产环境的特征库并列介绍。…

这份笔记本介绍一套工作流程，用于研究跳过最近一期的六个月动量是否影响 21 日远期收益，以及其影响是否随市场波动率变化。它使用双重机器学习，根据训练数据估计效应，并控制波动率和收益率曲线，同时将市场波动率作为效应修饰因素。市场波动状态依据留出期之前的数据定义，所得估计用于制定经过截尾和收缩的仓位缩放规则。随后使用留出期数据比较该规则与朴素基准和简单启发式规则，并计入交易成本。…

这项案例研究评估标普 500 成分股的平值短跨式策略：每周建仓、持有至到期，并每日进行 Delta 对冲。其主要方法选择是模拟持有至到期的收益：期权头寸产生建仓价差，但不产生期权平仓价差；对冲交易则每日产生标的成本。研究指出，当收益和价差都与期权权利金挂钩时，按名义金额基点表示的成本可能会严重低估交易摩擦。研究使用基于权利金的成本框架和高流动性股票池筛选条件，考察策略是否仍可行。…

这份笔记本构建一套可复用的诊断流程，用于金融数据预处理或特征工程之前的检查。它检查时间索引的数据类型、空时间戳、顺序和唯一性；查找完全重复行和基于键的重复项；按字段、资产和日期衡量缺失值；并检查数据间隔、异常值、取值域违规和特定数据集的日历问题。诊断只报告问题，不会修改或清理源数据。检查范围涵盖 ETF、US 股票、加密货币、期货、FX 和公司特征。分析区分列级完整性和缺失行，并说明领域知识的重要性：极端收益阈值可能会标记上涨走势，却无法识别公司行动；应根据拆股字段解读拆股记录。FX…

本笔记本在一个ETF面板上，将两个预训练时间序列基础模型 Chronos 和 TinyTimeMixer…

本章提出一套评估量化交易研究中因果主张的框架。首先明确定义处理、结果、估计目标、反事实和调整集，再根据研究问题选择方法：对连续暴露使用双重机器学习（DML），对离散事件使用贝叶斯结构时间序列，对观测数据中的候选关系使用因果发现方法。有向无环图和识别设计可指导调整选择，而时间交叉拟合和处理前时序有助于防止估计发生数据泄漏。示例涵盖 ETF 动量、加密货币资金费率溢价、FOMC 公告和多变量资产面板。本章介绍安慰剂与负向对照检验、遗漏混杂因素敏感性、样本和设定稳定性、HAC…

这份笔记本使用每分钟观测到的 NASDAQ-100 微观结构特征拟合线性模型，以预测多个远期期限的收益。其目的是在尝试表达能力更强的模型之前建立一个简单基准。由于不同衡量指标和回看窗口中的价差与失衡特征存在重叠，设计矩阵具有共线性。笔记本比较岭回归、Lasso 和弹性网络：岭回归会收缩相关系数，Lasso 可以将系数置零，弹性网络则结合这两种惩罚。Lasso 类惩罚相对于每折特定的阈值进行缩放，使其强度在不同折之间具有可比性。…

这份笔记本介绍如何使用留出预测评估先前选定的 FX 策略。它沿用选定配置登记的回测规范，固定信号、配置、风险控制、再平衡规则、成本和账户设置。预测集根据派生的训练标识解析，价格数据则按策略声明的预热期加载，从而按规范一致地评估留出区间。…

这项特征评估针对 CME 期货的远期收益，筛查金融和模型衍生的候选特征。对于每项特征，它检查数据覆盖率和陈旧程度，测量特征值与远期收益的每日横截面秩相关性，针对重叠收益窗口调整不确定性，并对受测集合应用 Benjamini-Hochberg 假发现率控制。它还比较各滚动验证年份的结果，检查其他已声明的收益期限，并根据证据记录继续、修改或停止的评估意见。…

这份笔记本评估交易成本假设如何影响一个选定的标普 500 股票与期权配置在验证集上的夏普比率。在可用时，它沿用通过冻结候选集选出的配置，然后对同一配置谱系重新运行，测试一系列单边成本（按交易名义金额的一定比例收取）以及探索性的每股佣金加固定半个价差。估计值配有区块自助法区间，以显示选定收益路径的不确定性。…

这份笔记本比较了使用原生 PyTorch、sktime 和 Darts 实现单变量 SPY 价格预测的方式。其主要目的是评估实际投入，包括代码长度、接口要求、安装成功情况，以及拟合与预测的总耗时。简单的最近观测价格预测可作为参照，而各库示例则展示了统一的拟合/预测接口如何简化模型切换，以及封装器可能施加哪些限制。 这项比较有重要局限。原生 PyTorch…