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本笔记比较 US 股票面板上的头寸规模设定方法，同时固定模型、检查点、再平衡日期和所选股票。基于预测的方法按预测幅度或区间不确定性调整资金规模；逆波动率和更激进的风险平价变体使用各股票自身波动率。Ledoit-Wolf 均值方差优化和分层风险平价使用协方差估计来考虑资产间联动。等权是现有基准。…

本笔记说明如何从固定的一组 US 股票回测中选出一个策略，并在独立留出期评估所得策略。笔记会验证候选项是否具有所需的数据和协议标识，再按验证夏普比率排序，并使用稳定哈希打破平局。留出集会关联到所选配置已记录的训练、预测、策略、标签、特征和价格沿袭信息。表现通过不确定性区间、配对收益比较，以及分别针对验证集和留出集的路径诊断来考察。…

本笔记演示将共享的回测与实盘策略接入盈透证券模拟交易会话的操作流程。流程会检查账户身份和状态、请求历史柱状数据以初始化指标、订阅市场数据、汇总传入的逐笔数据，并在影子模式下通过安全层传递策略意图。示例采用 ETF 动量策略，同一策略类也可用于回测和实盘环境。…

本笔记比较三种线性时间序列模型、一个 Transformer 编码器，以及用于日频 SPY 收益的无参数预测方法。线性方法将历史窗口映射为多日预测，其中不同变体会分离平滑成分及其余部分，或根据最新观测进行调整。零值和最近值预测提供了重要参照。另一个诊断会打乱每个输入窗口中的观测顺序，以检验模型预测是否依赖时间序列顺序。…

本笔记介绍由看多和看空角色参与的多轮预测辩论。双方分别主张某事件发生概率更高或更低，在后续轮次中会看到对方先前的论点，并给出概率及支持证据。主要诊断指标是双方概率随时间变化的差距：差距缩小可能表明一方回应了此前未考虑的证据，持续存在的差距则记录了尚未解决的分歧。差距低于选定阈值或达到轮数上限时，流程可以停止。…

本笔记考察梯度提升树能否在 NASDAQ-100 微观结构特征中发现线性模型可能遗漏的非线性关系。重点是订单流失衡的收益预测作用是否会因价差而异：树可以按价差分支，再分析每个区域内的失衡情况。预设网格改变树的容量和损失函数，并在多个收益期限及一个分类标签上评估不同提升检查点的预测。…

本笔记介绍一种操作员式研究智能体，用于迭代量化案例研究。它不把模型限制在预定义的预测操作中，而是提供文件、Shell 命令、注册表查询和数据检查等通用工具。智能体可按需读取任务专属方法，分析工作则由支持库执行。一项已记录的 ETF 运行测试了由梯度提升、表格深度学习和卷积自编码器组成的集成模型，并用第二个案例进行比较。 笔记展示如何重放运行、检查智能体的推理和证据，以及审阅包含命令、输出和决策的轨迹。笔记强调应准确报告负面发现，读者还必须将结论与底层指标进行核对：一项 ETF…

这项可行性分析检查现有 US 股票面板是否适合研究日频多空股票排名策略。分析使用价格和过去换手额阈值构建时点股票池，比较按比例计费的交易成本与按股固定收费，考察每日价格变动相对于成本的幅度，并检查开发期历史数据是否足以支持多次滚动验证。笔记还区分用于收益计算的复权价格与用于历史有效价格筛选的原始显示价格，并说明为何汇总前应在每只股票内部计算自相关。…

本笔记使用-2021之前的历史数据，重新拟合此前验证阶段选定的配置，然后发布2021留出期的预测。它从记录的候选集提取选定配置；若该候选集不可用，则应用相同的排序规则。重新训练区间根据研究声明、验证折、标签缓冲区和特征覆盖范围确定，因此训练边界遵循数据和预测约定。后续只保留选定配置，并将留出期预测视为对该配置的测量，而不是与其他方案的竞赛。…

本分析介绍期权链结构，并考察 2020 年标普 500 期权的一个样本片段，涉及八个标的。内容解释价内外程度、内在价值与时间价值、希腊值、隐含波动率，以及波动率偏斜和期限结构所体现的信息。工作流程分析期权链密度，绘制波动率微笑和曲面，并根据隐含波动率求解器状态和希腊值有效性应用筛选条件。笔记还比较平值附近及远离平值的买卖价差，并探究隐含波动率变化是否与标的后续收益相关。 证据仅为描述性结果，且受单一年份小样本限制。波动率形态可用于示例说明，但不足以支持对全市场模式的广泛判断。IV…

本笔记实现一套 ESG 新闻标题处理流程：通过关键词筛选新闻，将选中的标题归入环境、社会或治理类别，并对抽样标题使用 FinBERT 情感模型评分。笔记在抽样前衡量所选样本的类别构成，并采用分层抽样，确保每个类别都进入分类器。笔记还将模型加载时间与推理时间分开，并说明要公平比较，检索增强生成系统需要提供哪些内容：带引用的证据以及拒绝作答的能力。…

本笔记在年度报告语料库编入金融研究索引前对其进行审计。它衡量财务期间结束日与公开申报日期之间的延迟，说明时点应用为何必须使用发布日期。笔记还识别以多个股票代码表示的申报文件，解释为何 accession number 是文档级主键，检查股票代码与年份的覆盖缺口，并确定下载过程保留了哪些文本摘录。…

本笔记筛选金融及模型特征，考察其与加密货币永续合约未来八小时收益的关系。每个结算时点都会计算符合条件合约之间的横截面 Spearman 相关性，再汇总各滚动验证折的得分。笔记还考察得分按验证年份的稳定性、特征冗余、分位数收益特征，以及针对所检验特征数量进行的显著性调整。结果和决策记录在逐特征证据台账中。…

本笔记汇总金融案例中已有的滚动模型结果，将 LSTM、NLinear、TSMixer、TCN 和 PatchTST 与线性、梯度提升及表格神经网络基准进行比较。主要指标是日均 Spearman 信息系数，并报告 HAC 置信区间。笔记还考察各数据集可用的架构、各折表现、检查点轨迹、保形覆盖率，以及共享时间戳上的比较。 比较仅纳入覆盖相同折数和天数的配置；缺失的架构会明确显示，不会用不符合条件的运行结果填补。笔记强调，单个模型每日 IC…

本笔记考察已发表的投资因子是否具有可信的收益溢价，以及彼此之间能否分散风险。它采用AQR的长期及跨资产序列，并结合法马-弗伦奇股票因子，使用考虑序列相关性的统计方法和更高的显著性门槛，以应对文献中研究的众多候选因子。笔记比较因子间的相关性，包括价值与动量因子，并回顾危机时期的结果以及因子发表前后的表现。…

这个共享分析模块介绍了跨资产类别估算交易摩擦的方法，包括使用最高价—最低价和收益自协方差估算买卖价差、滚动平均成交量指标，以及通过回归校准平方根市场冲击和 Kyle 价格冲击系数的方法。模块还计算抵消换手相关成本所需的总 Alpha，以及估算的市场冲击耗尽预期 Alpha 时对应的资产管理规模。 模块将这些估算与编码后的费率表结合，并对股票、ETF、加密货币永续合约、期货、FX…

本笔记将锁仓总价值视为另类数据，并评估 DeFi 资金状况能否帮助预测以太币收益这一假设。它将 TVL 定义为存入协议的加密资产美元价值，并强调这是一种存量，其价值会同时随存入资产数量和市场价格变化。分析将各链构成与整个行业总量进行比较，构造动量和标准化水平特征，再检验远期收益和不同市场状态下的差异。 笔记强调推断应当可靠：按日抽样时，一个月远期收益窗口彼此重叠，因此普通的独立观测假设会高估精确度。分析使用了对重叠进行调整的协方差方法，并考察实际支持结果的独立窗口数量。研究期受可用价格历史限制，而非 TVL…

本笔记探讨为何模型的信息系数无法决定基于其预测构建的策略夏普比率。它在一组案例中比较信号排名与回测结果，并考察入场规则、仓位规模、再平衡频率和交易成本如何影响这一转化。它还使用置信区间展示不确定性，并比较选定配置的验证期与留出期表现。 分析提醒，不应将参数搜索中的验证期最大 IC 与选定的留出期 IC 直接比较，因为不对等的选择过程可能造成表面上的衰减。报告指出，IC…

本笔记实现了对抗式随机贴现因子模型的日频教学性改编。投资组合权重网络使用前一交易日收盘时可用的特征和市场状态，根据次日超额收益构造因子。对抗矩网络协助训练定价核，另有一个贝塔网络预测资产层面的收益—因子矩。笔记将用于评估 SDF 的因子夏普比率和定价误差，与用于评估贝塔网络资产排序的横截面秩 IC 区分开来。 流程定义训练期股票范围，延迟使用宏观观测，根据训练数据学习缩放和截尾参数，用验证集选择检查点，并在独立测试期评估冻结后的模型；对次日标签设置边界隔离期。相关限制不可忽略：本实现使用日度数据和固定的 200…

本分析将信息系数（IC）证据与预测转化为头寸后产生的夏普比率进行比较，评估选定交易信号是否可靠。它汇总不同资产类别的模型系列结果，可视化平均 IC 和信号夏普比率中位数，并考察各配置之间的差异。比较指出，预测准确度与投资组合排序表现可能不一致；某个系列的最佳结果与中位结果差距较大，可能表明其对配置选择敏感。 笔记还汇总系列层面的 IC 模式，并将验证期证据与分析流程其他部分的留出期结果进行比较。需要重点关注的限制包括：展示的 IC…

本笔记汇总此前运行的滚动前向结果，在各案例中比较 LSTM、NLinear、TSMixer、TCN 和 PatchTST，并与线性、梯度提升和 TabM 基准模型对照。它报告带有 HAC 置信区间的日均 Spearman 信息系数，列出各数据集运行过的架构，并检查折级结果、检查点轨迹、共形覆盖率及共同时间戳上的比较。 分析仅比较覆盖相同数据折数和天数的配置。它区分日度 IC…

这项可行性分析探讨，在拟合模型前，针对 S&P 500 成分股实施每周 Delta 对冲卖出跨式策略的数据和假设是否合理。它说明相同执行价和到期日的看涨期权与看跌期权如何构成跨式组合，隐含波动率和已实现波动率如何关联方差风险溢价，以及对冲为何能应对方向性敞口却无法消除波动率风险。…

这份探索性笔记分析各产品和资产类别的小时级 CME 期货数据，并以 E-mini S&P 500 为例。它说明从产品到到期合约再到连续序列的层级结构，概述数据覆盖时间，并检查一个连续序列的基本 OHLC 不变量。单个合约的交易期限有限，且在换月期间会与其他合约重叠；连续序列则按换月规则将其连接起来。 笔记提醒，看似平滑的连续价格线并不能证明换月处理正确。序列未经调整，因此跨换月收益包含合约之间的价格差；小时级 UTC…

本笔记比较针对选定 S&P 500 标的卖出跨式期权的投资组合加权规则。标的保持不变，仅改变配置方法，并以等权作为基准。方法包括按预测分数加权、按波动率倒数加权、风险平价、层次风险平价、收缩均值—方差优化，以及按共形预测区间宽度加权。这些方法使用的信息不同，可能导致资金集中程度或风险估计各异。…