1个月前
比特币已经是华尔街的比特币了 最近在看华尔街量化交易大神Grinold的<Active Portfolio Management> 从看似混沌的价格波动中抽象出规律性 然后把金融市场变成提款机 实话说内容的专业性非常高 要放之前没学个金融硕士挺难的 现在 GPT 等AI 大模型的确打开了一条快速学习任何领域的大门 当然前提是你愿意学 造个原子能反应堆都能造 下面是20多个大纲性质的点 1/ 主动投资的目标是获取超额收益(alpha),关键在于最大化信息比率(Information Ratio)。 超额收益(Alpha):指投资组合收益减去基准收益; 信息比率:衡量单位主动风险带来的超额回报。 2/ Grinold-Kahn基本定理:IR = IC × √Breadth,IC是预测准确率,Breadth是独立决策次数。 IC(Information Coefficient):预测信号与实际收益的相关性;Breadth:独立下注次数,体现投资多样性。 3/ 超额收益来源于市场非有效性、信息不对称和行为偏差。 市场非有效性:市场价格未能完全反映所有可得信息,存在定价偏差。 4/ 投资组合的风险建模依赖于多因子模型,核心是分解系统性与非系统性风险。 多因子模型:用多个风险因子解释资产收益变动;系统性风险:整体市场风险,无法分散。 5/ 均值-方差优化方法用于投资组合构建,目标是风险调整后收益最大化。 均值-方差优化:基于预期收益与协方差矩阵,寻找最优资产配置,最早由马科维茨提出。 6/ 投资约束(如行业暴露、流动性限制)在优化中必须严格建模,否则理论收益不可实现。 行业暴露:组合对特定行业的资金配置比例;流动性限制:资产买卖是否容易且不影响价格。 7/ 交易成本是主动管理中最大的摩擦,过高换手率会侵蚀超额收益。 交易成本:买卖资产时实际支付的费用,包括点差、佣金和市场冲击成本。 8/ 信息比率(IR)比夏普比率更适合衡量主动投资能力,因为剔除了市场beta的影响。 夏普比率:整体回报与波动率的比值;Beta:资产对市场变动的敏感度。 9/ 信息系数(IC)的估计基于历史预测与实际收益的相关性,需要稳定可靠的数据支持。 相关性:两个变量之间的线性关系,反映预测信号与实际表现的匹配程度。 10/ 市场在大多数时候有效,但局部和短期存在失效,主动管理的空间来源于此。 市场失效:局部或短期内价格偏离真实价值,产生套利机会。 11/ 投资过程必须系统化,包括信号开发、风险建模、组合优化、交易执行、绩效评估。 信号开发:寻找可预测资产价格变化的因素,形成投资依据。 12/ 贝叶斯方法用于结合主观判断与历史数据,提升预测稳健性。 贝叶斯方法:将先验知识与新数据结合,更新概率判断,提高决策质量。 13/ 多因子投资通过组合低相关性的独立因子,提升信息比率。 低相关性:两个因子间的关系弱,能提高组合多样性并降低整体波动。 14/ 层次化组合管理将投资对象分层次管理,分别进行风险控制和alpha配置。 层次化管理:按国家、行业、个股等分层处理,每一层单独优化。 15/ 随着资产管理规模上升,alpha会稀释,管理规模与超额收益存在天然冲突。 规模效应:资金规模过大,导致流动性压力增大,压缩超额收益空间。 16/ 主动管理可以获取超额收益,但需要付出更高的复杂度和管理成本。 管理成本:包括研究、数据、交易执行等运营费用,主动策略消耗资源更多。 17/ 市场信息传递存在滞后,及时反应可以捕捉短期超额收益。 信息滞后:不同市场参与者接收和处理信息的速度不同,形成短暂定价偏差。 18/ 合理使用杠杆可以在控制风险的前提下放大alpha,但需严格风控。 杠杆:借入资金放大投资规模;风控:风险控制,防止损失失控。 19/ 使用回归、主成分分析(PCA)、机器学习等工具进行alpha因子挖掘和验证。 主成分分析(PCA):降维方法,提取解释数据方差最大的成分;回归分析:建立因子与收益的数量关系。 20/ 动态优化和定期再平衡有助于应对市场变化,提高长期信息比率。 再平衡:根据预设规则调整投资组合,使其回归目标配置,防止偏离。 21/ 模型风险是主动投资的重大风险来源,需要通过多模型、多因子、多策略分散风险。 模型风险:模型假设与现实偏离导致决策失误,分散策略可以降低单点失误的冲击。 有点厌倦币圈的割韭菜游的玩法 最近我在将所有的交易转向量化系统 大家节日快乐
1个月前
20大宏观量化交易的研究框架与策略库 1/ 🇯🇵 Macrosynergy Quantamental Framework J.P. Morgan 官方支持的宏观量化研究框架,含因子建模与策略回测模块。 🔗 2/ 📊 Global Macro Strategies 多因子 + ETF 的全球资产配置模型,Fama-French 风格的复现与扩展。 🔗 3/ 🧠 PINN Macro Finance 使用物理信息神经网络(PINNs)建模宏观金融系统,理论新颖。 🔗 4/ ⚙️ EconoJAX 基于 JAX 的经济模拟平台,支持训练强化学习型宏观策略。 🔗 5/ 🌐 TradingEconomics API 权威全球宏观经济数据 API,覆盖200+国家。 🔗 🔗 6/ 🌦️ All Weather Portfolio 桥水“全天候”策略的完整 Python 复刻版,含权重/回测/可视化。 🔗 7/ 📉 Recession Predictor 基于宏观数据的经济衰退预测模型,逻辑回归 + 决策树实现。 🔗 8/ 📈 CPI Prediction 使用机器学习预测美国通胀,适合构建 CPI 交易信号。 🔗 9/ 🔁 Finmarketpy QuantInsights 创始人开发,处理宏观时间序列数据的量化回测工具箱。 🔗 10/ 🧬 macro_ML 北大项目:宏观经济数据 + 大模型 / 机器学习的交叉研究框架。 🔗 11/ 📚 Awesome Systematic Trading 系统化交易模型论文合集,涵盖宏观、多因子、资产配置等。 🔗 12/ 🏛️ macro-econ 中高级宏观建模课程配套的 Python 教程与工具库。 🔗 13/ 🌍 open-econ 融合宏观与国际经济学的建模框架,开放合作式项目。 🔗 14/ 📂 Macro Mimicking Portfolios 构建可回测的宏观因子模拟组合,做多空组合策略的经典方法。 🔗 15/ 📡 Macro Trend Follow 利用 CFTC + Google Trends 数据做宏观趋势跟踪策略。 🔗 16/ 🤖 Trading Rules using ML 通过机器学习判断“进场 vs 观望”,提升宏观信号可交易性。 🔗 17/ 🧪 FRED Backtester App 基于 FRED 宏观数据库的策略回测器,配有 Streamlit 可视界面。 🔗 18/ 🤝 Pairs Trading + Macro 结合宏观信号构建 ETF 配对交易策略,适合量化中性组合。 🔗 19/ 📘 Machine Learning for Trading 涵盖宏观因子、资产配置、组合优化等完整 ML 教程。 🔗 20/ 🧠 QuantConnect / Lean 最强大的开源量化交易引擎之一,支持宏观策略部署和实盘执行。 🔗
1个月前
为什么炒币总是亏?因为没投资体系 99%的散户,不是因为没天赋,而是因为没自己的投资体系。 说白了: 你不是在做投资 你是在赌行情 你没有系统 只有情绪 这篇就是写给你看的——手把手教你:怎么建立一套属于自己的投资知识体系和观点。 不抄KOL,不靠瞎蒙,不等老师喊单 1/ 什么是“投资知识体系”? 不是背K线 不是会几招指标 不是天天刷币圈推特 而是: 你能用自己的逻辑理解市场走势,并用自己的模型做决策。 通俗点讲: 别人一有风吹草动就炸仓 你能冷静复盘+改进策略 别人靠消息判断 你靠框架判断 这就叫投资体系。 2/ 投资的世界,分两种人: 第一种:今天买SOL,明天追AI,后天冲memecoin 第二种:有观点、有模型、有执行,趋势没来不动手,来时重仓干 区别只有一个词:体系 你刷X看推特大神觉得他牛? 其实他只是有框架、有认知、有反馈系统 而你,只是在追热点 3/ 那体系到底怎么搭?四步走: 【Step1 想象】——你到底想成为什么样的投资者? 长线?日内?套利?趋势?价值? 别再天天东一榔头西一棒子 先选定一个方向,深挖一个领域: 你是打算长期持有BTC?那就要研究宏观政策+大周期 你想玩热点轮动?那就关注链上情绪+叙事炒作逻辑 你是技术党?那就精通趋势、量能、盘口、结构 没有聚焦,就没有深度。 【Step2 设计】——建立你的投资地图 给你一个投资体系的三层结构模板: 📌 认知层(理解市场怎么运作) 宏观逻辑:通胀、加息、风险偏好 链上结构:主流币行为、链费变化、TVL走向 市场角色:做市商、庄家、散户行为 📌 工具层(你用什么判断) 技术指标:趋势+量能+背离 数据平台:Arkham, Lookonchain, Santiment, Dexscreener 分析方法:情绪周期、筹码分布、资金流动 📌 策略层(你怎么干) 定投?趋势?抢 narrative?套利?合约跟单? 自己制定开仓逻辑、止盈止损、风控边界 这些东西,你得靠长期阅读+实践+复盘来填满。 【Step3 建造】——用你的“第二大脑”喂养认知系统 别再用脑子记,开始记录: ✅ 每一次爆拉,你问自己:谁在拉?为什么拉?消息在哪?链上数据怎么看? ✅ 每一次暴跌,去查链上:谁砸的?提前转账了没有?能不能复用这个信号? ✅ 每一次盈利/亏损,都记录: 你当时看中了什么信号? 它到底对不对? 怎么优化这类判断? 这才叫“用市场教你进化”。 用Obsidian / Notion / Logseq 建立自己的卡片库 每一张卡片记录一个概念、一个复盘、一个反思 你最终会拥有一个属于你自己的认知系统。 【Step4 更新】——定期拆掉你的旧认知 币圈变得太快 昨天炒AI,今天炒RWA,明天就炒Chatbot了 你不能拿2021那套“牛市逻辑”来套2025年的“资金博弈” 记住一句话: 认知不是拿来守的,是拿来不断打破的。 定期问自己: 我的策略还有效吗? 我的模型用了多久没验证? 这个观点背后假设还成立吗? 观点,要进化;系统,要复盘。 4/ 怎么判断你有没有体系? 问自己三个问题: 你能不能用一句话说清楚,当前市场的主导逻辑是什么?你有没有明确的“开仓/止盈/止损”模型?你过去一个月的操作,能不能复盘出规律? 答不上来?那你现在炒的不是币,是情绪。 5/ 真正赚大钱的,从来不是“消息灵通”的人 是有一套可复用、可升级、能抗风险的系统的人 所以: 别再看盘看一天 也别再抄别人的作业 从今天开始,建立你自己的投资大脑 📌 投资是无限游戏 📌 套路会变,但系统会让你永远活在牌桌上
1个月前
交易想戒浮躁?下面这13条 1/ 手里没钱的时候,别动盘 行情看起来再诱人,你账户没子弹,就别幻想“抄底翻倍” 本金少的时候,最该练的是耐心,不是胆量 真正的机会,永远不会只出现一次 2/ 能存钱的人,才有资格扛回撤 你没子弹,谈什么回本 每个月定投、定存,先把弹药仓建起来 账户厚度决定你的出手底气 3/ 情绪不稳,就不要操作 亏钱不是最可怕的,最可怕的是“亏完再梭” 冷静时赚不到,冲动时一定亏更多 交易不是赌情绪,是赌纪律 4/ 市场没义务满足你的期待 不是你想翻倍,它就给你机会 不是你想抄底,它就该反弹 降低期待、提高胜率,这是唯一可控的东西 5/ 仓位配错,系统全崩 策略再好,一上来就是满仓,都是空谈 每一笔下注前问自己一句:亏掉这笔,我能活着回来吗? 6/ 独处=武装 你连一小时不看群都做不到 那市场要收你学费,是刚刚好 真正的提升,都是你一个人盯图、做记录、反思的时候发生的 7/ 止损不是可选,是标配 不设止损=在等别人替你关灯 亏1%能走,是执行;亏30%还扛,是幻想 永远不要拿本金试错 8/ 不懂的行情,不碰 什么都想上车,最后全被套 只做你看得懂的结构,只赌你能评估的风险 赚钱不是靠覆盖面,是靠穿透力 9/ 真正的高手,都很无聊 你以为他们天天激情满仓,其实他们一年就出手几次 他们靠的是过滤和等待,而不是频繁下注 越浮躁,越容易被收割 10/ 所有不复盘的操作,都是浪费 你连自己为啥亏都不复盘,下次还会再亏一次 每次操作要有记录、有逻辑、有总结 这不是仪式感,这是你唯一能提升的路径 11/ 不要对标“别人赚了多少”,你赚不到 别人的盈亏和你没关系 他们敢赌,你不一定扛得住 你只需要比上一次的自己更稳,这就够了 12/ “学习”不是收藏贴,是建立模型 真正的学习,是你能画出结构图、能推演结果、能在无数次回测里构建出一套自己的系统 学到能用出来为止,其他都是摆设 13/ 懂得慢慢变富的人,才不会死在半路 浮躁,是想一步登天 理性,是知道钱从来都是一步一步赚出来的 想赚快钱的人,都是快死的那批