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量化概念 08:T+1 与涨跌停(回测和实盘的第一个落差)

60 阅读 0 1131 字 · 约 4 分钟

T+1 和涨跌停是回测最容易忽略的两个制度规则。三个坑:用 T 日收盘价成交等于偷看未来(应为 T+1 开盘成交)、涨停买不进回测却以为买到了(收益虚高)、跌停卖不出回测却以为止损了(回撤虚低)。

复杂度到底从哪来的?

73 阅读 0 3865 字 · 约 13 分钟

做了快十年,经手的项目从几十行脚本到几十万行系统都有。有一个问题一直绕不开:复杂度到底从哪来的? 不是「为什么会有复杂度」——那个答案太简单:问题本身有复杂度,解决它就得付出复杂度。真正的问题是:为什么很多系统的复杂度,比它要解决的问题大得多?多出来的那一部分是谁加的、什么时候加的、怎么避免?

为什么从 demo 到生产路还很长?一次数据拉取功能的复杂度演进复盘

75 阅读 0 3196 字 · 约 11 分钟

从 50 只 demo 到全市场生产,一个数据拉取功能长出了八套机制。回看演进链:规模 → 数据量 → 真实数据 → 失败 → 速度 → 成本 → 并发 → 接口限流 → 内存,每一层的解决都打开下一层。调用量靠估算暴露、内存靠崩溃、失败靠事故、并发靠推演、成本靠习惯、接口限流靠拒绝——demo 是单次的、小规模的、理想环境的,它把"功能正确"之外的所有维度都屏蔽了。

从活字印刷到 AI 和机器人

84 阅读 0 1083 字 · 约 4 分钟

从雕版到活字为什么等了三四百年?材料、规模、工艺链三道门槛叠加,活字等的不是技术而是整个社会到了能支撑模块化的程度。用同样的视角看 AI 和机器人:模块化不是终点,模块化之后谁用得起、谁掌握最关键的那一环才是。

量化概念 03:IC 怎么用、有什么坑

54 阅读 0 576 字 · 约 2 分钟

IC 怎么用:筛因子、比因子、定权重、看衰减、盯失效;以及平均 IC 会说谎、只测排序不测赚钱、历史不等于未来三个坑。

量化概念 02:IC 怎么算

55 阅读 0 866 字 · 约 3 分钟

IC 怎么算:每天横截面算一次相关,再对时间取平均;Rank IC 只比名次不比分数;0.02~0.05 就算可用。