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本文介绍使用 TabM 对永续合约资金费率面板数据建模的原因：其共享神经网络主干可以组合所有输入特征，非线性层则能够表示特征交互。与在每个分支节点选择一个特征的树不同，这种设计可以同时使用彼此相关的列。TabM 集成成员共享大部分网络，同时保留各自独立的缩放向量和输出层，因此，与分别训练多个网络相比，取平均值的成本更低。…

本笔记本研究用于预测加密货币永续合约收益和方向的梯度提升模型。网格搜索改变树的容量和损失函数，包括平方误差、绝对误差和 Huber 目标，并在训练过程的多个阶段为模型打分。文中说明，树可能反复按高度相似的溢价特征进行拆分，从而拟合训练样本的细节，却没有增加信息。候选模型只在相同标签内比较，不会跨不同预测目标比较。…

此笔记本估计，在价格波动率、资金费率和平均溢价偏差这三个明确列出的驱动因素保持不变时，加密永续合约的溢价 Z 分数是否会影响后续八小时收益。由于处理变量是连续的，目标是估计一条斜率，描述溢价 Z 分数每增加一个单位，预期收益会如何变化。笔记本将这一干预问题与收益预测及交易策略评估区分开来。…

此探索性分析概览加密永续合约的小时级 OHLCV 数据，并将其与八小时溢价指数进行对照。分析考察代码和日期覆盖范围、合约成分变化、溢价单位及分布、OHLC 完整性、缺失值，以及小时价格与低频溢价观测之间的对齐情况。分析说明，溢价基于相对于指数的冲击买价和卖价计算，并设有可能产生精确零值的死区；仅凭溢价符号无法判断哪一方支付资金费率。…

此笔记本构建一个考虑计量单位的框架，用于估算股票、ETF、期货、外汇和加密永续合约的交易成本。首先区分已交易量与无法换算为美元成交额的活动指标，然后保留各交易场所的费用分母，直到交易细节支持换算为止。分析将佣金、价差、市场冲击和股票借券费用分开，并根据给定换手率，将单笔成本与策略必须达到的年度未扣成本的总收益联系起来。…

此笔记本衡量执行成本对已选定的加密永续期货配置的影响。它固定模型、检查点、入场规则、配置和风险控制，然后在一系列按交易名义金额计算的往返费用下重新进行回测。输出是每个标签对应的成本衰减曲线，旨在展示绩效如何变化以及在哪一点达到盈亏平衡，而非选择另一种配置。分析将执行费用与资金费用分开：执行费用随成本率和换手率变化，资金费用则源于持仓，在整个网格中保持不变。统一网格是一种敏感性分析惯例：即使某个网格点等于生产计划的总成本，佣金和滑点的占比也有所不同。笔记本强调换手率是成本率与夏普比率损耗之间的联系，但结果取决于所选…

本指南将因果问题与 Python 库对应起来，并阐明在假定因果结构下估计效应与从数据中发现可能结构之间的区别。指南介绍了用于调整处理效应的双重机器学习、使用 DoWhy 进行基于图的识别与反驳，以及时间序列或横截面结构发现方法，例如 PCMCI、PC、FCI、GES、LiNGAM 和 NOTEARS。指南还说明处理变量类型和目标估计量如何影响工具选择：将连续处理变量转为分组会改变所估计的问题。…

本笔记将共享权重的神经网络集成模型TabM应用于加密货币永续期货特征面板。各成员共享神经网络主干，但拥有独立的缩放向量和输出层，从而兼顾高效集成与相关输入之间的非线性交互。工作流处理回归、二元方向和三分类方向目标，并针对类别不平衡采用每折专属的类别权重。笔记还保存并登记多个训练检查点的预测结果，将每个检查点视为独立的候选模型。…

本笔记为仅做多的比特币策略建立可审计报告，该策略根据RSI阈值入场和出场。笔记比较毛收益与净收益，并将表现与使用相同数据、预热期、敞口、成交和成本运行的买入并持有基准进行比较。匹配这些条件有助于隔离交易规则的影响。报告分别呈现投资组合收益、相对基准指标、市场敞口和已平仓交易统计。报告还区分了影响样本期末权益的未平仓头寸，以及不计入胜率计算的未解决交易。…

本笔记围绕一个具体问题展开：学习得到的永续资金费率特征序列表示，能否优于对溢价——即永续价格与现货价格之间的差距——进行人工汇总的结果。笔记比较了两种模型：NLinear在近期窗口内对变化进行线性映射，循环LSTM则利用循环结构。两者使用相同的特征顺序、数据折、缺失数据规则和检查点安排，因此任何测得的差异都能更清楚地归因于架构。笔记定义了实验并记录验证集预测；策略筛选会在之后的回测中进行，而非在此处进行。…

本笔记将模型排名转化为简单的加密货币永续合约投资组合。在每个资金费结算时间点，入场规则从排名靠前或靠后的合约中选取标的，并赋予相同权重。等权提供了一个参照点：在仓位规模保持不变时，比较结果便可将差异归因于排名。笔记将预先声明的预测配置应用于入场规则，并登记结果供后续分析。…

本笔记比较了用于永续期货资金费率研究的多个模型族的验证集预测结果。它说明，信息系数衡量预测值与后续收益之间的排序关联，AUC衡量上涨或下跌标签的排序能力，而对数损失评估概率预测的准确性，并对自信却错误的预测施以重罚。由于这些指标回答的问题不同，AUC可能提高而对数损失却恶化；两种排序指标都不能证明收益幅度有用或概率经过校准。…

本实现介绍了如何为深度学习研究中的面板数据构建批量序列窗口。窗口遵循面板预期的日历，而不是将每项资产的观测压缩成连续行。缺失的交易时段仍以未观测单元表示，并附带观测状态和陈旧度指标，因此名义回看窗口不会在不知不觉中跨越超出预期的日历区间。纳入规则要求达到最低观测占比，并限制连续缺口长度。 为提高效率，每个证券的特征数组和目标数组会被展平，并通过一次索引操作收集批次，而不是针对每个序列分别调用…

本笔记本比较 Polymarket 以加密货币结算的事件合约与 Kalshi 受监管的合约，重点关注访问规则和上市政策如何影响各平台呈现的价格与问题。研究检查了一个较小的 Polymarket 快照，核对其覆盖的市场与日期数量，找出一个比特币阈值阶梯，并检验阈值升高时价格是否下降。研究还构建概率特征，并比较两个平台上相互重叠的美联储事件市场。 笔记本提醒，该快照中每个市场的观测值很少，因此适合横截面和结构比较，而不适合时间序列分析。文中还解释，各平台的成交量字段衡量的内容不同：Kalshi 报告成交合约数量，而…

本笔记本比较行为克隆与逆向强化学习（IRL）如何从执行记录中学习。示范来自一个 TWAP 交易计划，其风险中性目标已知：将交易均匀分散，以限制冲击，同时接受时机风险带来的敞口。行为克隆直接从状态—动作对中学习动作，而 IRL 则估计一个能够解释这些动作的奖励函数，并可能为迁移到其他情境提供依据。…

这项探索性分析检查了币安永续合约的小时级 OHLCV 数据和八小时溢价指数。分析核查数据集覆盖范围、合约成分变化、计量单位、缺失值以及原始柱线的 OHLC 一致性。溢价以小数形式存储，因此显示百分比时需要转换。由于两个数据源的发布频率不同，直接按时间戳联接自然只能匹配部分柱线；进行 as-of 联接时也需要调整时间戳，因为柱线标记的是开盘时间。 分析说明，币安的溢价计算可能在影响价差所界定的范围内产生精确零值，因此零值集中本身并不能证明数据有误。分析建议检查所有交易品种的匹配时差和缺口，因为即使 as-of…

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。…

本笔记分析一项真实策略审计的留存结果，比较 LEAN 引擎与匹配的 ML4T 回测配置。它列出冻结输入所支持的资产类别工作负载，并报告成交、估值、估值时间戳、权益差异和期末价值方面的一致性证据。由于现有连续合约根价格缺少原生 LEAN 订阅所需的带日期合约链和展期映射，因此不纳入 CME 期货工作负载。…

本笔记构建日频股票和小时级加密货币永续期货的端到端流水线，涵盖数据获取、验证、来源标记和存储。股票示例将历史 WikiPrices 数据与较新的 Yahoo 数据源连接起来。由于不同供应商采用的拆股调整历史不同，它根据两个数据源共有日期估算价格缩放因子，将其应用于历史OHLC价格，并反向调整成交量，然后连接时间段不重叠的数据。笔记还统一了时间戳处理，并按供应商标记行，以便审计。…

本笔记使用双重机器学习估计永续期货溢价 z 分数在调整六项处理前控制变量后，是否与随后八小时收益相关。它通过分别拟合并加入处理与状态的交互项，比较高波动和低波动状态下的效应。数据采用多交易对面板结构，因此进行交叉拟合、设置禁用期和计算 Driscoll–Kraay 标准误时，方法将每个时间戳视为一个决策周期。 笔记还介绍一种区块置换反证程序：在每个交易对内部打乱处理值，同时保留时间持续性，区块长度则与处理窗口相对应。文中说明，当置换处理的残差方差不同时，安慰剂比较为何应使用 t…

本章介绍一条从研究走向实盘执行的路径，核心是让同一策略逻辑能够用于回测、模拟交易和实盘场景。内容涵盖经纪商和平台集成、部署循环、数据与特征一致性检查、订单生命周期处理以及运维准备。订单工作流被建模为状态机，以便明确处理部分成交、撤单、拒单和中断后的恢复。风险控制包括订单和持仓限额、过期数据检查、影子交易、对账和熔断开关。…

本笔记构建一个截面研究假设的特征：永续期货中持有多头的成本异常高，可能先于拥挤交易平仓时的相对走弱。它将资金费率和溢价指数数据转换为水平值、历史 z 分数、结算周期内排名、衰减指标以及市场状态条件特征。由于资金费率有上限，且结算间隔可能缩短，设计还考虑了费率饱和，并按经过的时间汇总现金流，而非假设观测次数固定。 笔记强调信息时间点的重要性。它将供应商 K…

本笔记使用事件驱动回测引擎，为 BTC/USDT 永续合约行情实现仅做多的 RSI 均值回归规则。它将日内观测汇总为 UTC 日线，计算滚动涨跌指标 RSI；指标低于超卖阈值时买入，高于超买阈值时卖出。策略以声明的资本比例为目标，并对佣金和滑点建模。顺序引擎明确表示决策、待处理订单、成交、仓位和现金，支持依赖路径的逻辑。…

本文构建特征，以研究加密货币永续期货中的拥挤持仓是否能够预测相对收益。文中解释资金支付的方向、溢价指数的作用，以及为何原始资金费率或溢价值可能需要配合历史 z 分数、横截面排名和衰减指标等表示方式。其他特征描述市场环境，包括价格波动率、溢价离散度和结算时点。…