将预测与订单分离
信号表达对市场方向的判断及其置信程度。仓位规模、再平衡和交易执行决定了如何将这一预测转化为交易策略。
Alpha 与信号
寻找策略背后的预测。
AI 智能体提出交易假设并编写策略代码。Stratmill 还包含信号研究组件，用于评估预测、考虑换手率和成本，并在统一风险模型下组合信号。
信号评估和账簿属于引擎功能。目前尚未提供专用的工作区管理器。
互动图示
跟随一项预测，直至结果揭晓。
AI 生成的想法需要可衡量的证据。逐步展示后续观测结果，将预测得分与其后的收益进行比较。
关系只是起点。
这个小型示例中的正相关并不能证明存在可交易的优势。在组合信号之前，请检查预测期限、独立样本、换手率和成本。
预测与后续结果所选观测结果
下一根 K 线收益率（%）
预测得分
- 观测结果
- 样本相关性（IC）
- 最新收益率
最初的观测结果只能提供稳健性不足的估计。
新的观测结果可能削弱这种表面上的关联。
在得出结论之前，请审查完整样本及其不确定性。
深入了解 Alpha 与信号。
探索这一阶段如何为 AI 交易策略工厂提供支持。
衡量经受住成本考验的部分
信号评估会考察信息系数、统计证据、换手率、净优势，以及与现有预测的相关性。
保留被拒绝的想法
信号库记录评估结论和过往评估结果。一个在成本计入后消失的预测，也是一项有价值的研究结果。
从一种效应到组合信号库。
一个预测本身可能有用，但对于已经承担相同敞口的信号库而言，新增价值可能很小。应同时评估其信息含量和贡献。
假设
定义拟研究的效应和预测期限。
评估
衡量信息含量、换手率和净优势。
组合
为预测设置权重，并确定组合敞口规模。
归因
检查各项贡献，并与移除该信号后的结果进行比较。
综合阅读信号证据。
没有任何单一统计指标能够将预测直接变成获批策略。信号评估位于策略验证、回测和发布审核之前。
横向滚动以查看全部列。
| 衡量指标 | 它回答的问题 | 需要关注的事项 |
|---|---|---|
| 信息系数 | 预测是否与后续收益一致？ | 样本量、不确定性和预测期限。 |
| 换手率与净优势 | 估计效应在遵循该预测的成本计入后是否仍然存在？ | 交易成本和预测变化可能会消耗毛优势。 |
| 相关性 | 这一预测是否与信号库中已有的预测相似？ | 名称不同，仍可能描述同一个底层押注。 |
| 贡献 | 组合信号库的结果如何分配给各个信号？ | 记录的归因是一种分配结果；将有信号和无信号的运行结果进行比较，可以研究其边际影响。 |
问题与解答。
更多问题与解答这里所说的 Alpha 是什么意思？
Alpha 研究旨在寻找一种预测性效应，使其可能在现有敞口或基准之外贡献收益。Alpha 假设是需要检验的主张，并不承诺获得超额收益。
我现在可以在仪表板中管理信号库吗？
当前工作区流程围绕策略组织。信号评估、信号库存储和组合信号库已存在于引擎中，但目前还没有专用的仪表板信号库管理器。
这些与实时市场指标相同吗？
不相同。实时市场指标描述当前市场状况。研究信号是针对后续结果进行评估的预测；单独一个指标并不能证明存在可交易优势。
多个信号可以共用一个策略吗？
信号组合组件将加权预测整合为统一的目标敞口，并结合波动率目标管理、杠杆上限和再平衡机制。这是一项可组合使用的引擎功能，并非为每个信号分配独立的模拟交易名额。
获接受的信号会直接进入实盘交易吗？
不是。信号获采纳只是研究层面的结论。由此形成的策略仍需经过验证、测试、评审和模拟交易准入；实盘执行还需获得针对具体账户的授权，并通过运行检查。
归因能证明信号导致了收益吗？
不能。信号库记录的是基于份额的损益分配。比较有信号和无信号的结果可以从另一角度观察其贡献，但两者都无法消除对未来表现的不确定性。
探索相互关联的工作流程。
了解 AI 智能体、测试引擎和执行控制如何在策略工厂中协同工作。
Stratmill 是 AI 交易策略平台，不提供财务建议，也不是经纪商。回测和模拟交易结果均为假设性结果。交易存在亏损风险。