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量化概念 01:IC 是什么

61 阅读 0 591 字 · 约 2 分钟

IC(信息系数)是什么:因子给股票排的名次,和未来真实涨幅的名次,有多吻合?做量化要搞懂的第一个概念。

我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距

71 阅读 0 2648 字 · 约 9 分钟

我不觉得会用 AI 工具是人与人之间的差距。说这话的人,不是在贩卖焦虑,就是在自我欺骗。 这句话不讨喜,但我还是想说。因为最近半年,你一定见过这些场景:朋友圈里有人截图发「我用 AI 一天干完了别人一周的活」,评论区清一色「求教程」「求带」;短视频里博主表情严肃地告诉你「不会用 AI 的人正在被淘汰

从技术到产品的切换

81 阅读 0 1453 字 · 约 5 分钟

技术视角的完成由内部指标定义,全部能在开发环境里验证,却自洽地排除了"用的人怎么想"。当交互成本大于系统成本,该切换产品视角了:用「能用、好用、在用」重新定义完成,把技术包装起来,让业务知识成为使用产品的唯一门槛。

跑得快:把 Rust 判了缓刑

62 阅读 0 1036 字 · 约 4 分钟

跑得快实录:profiling 实测 50 票纯计算不到 1 秒、全市场外推 30 秒——按决策表 Rust 取消、分区存储和 tj-web 推迟,三个大复杂度全部缓刑;把「什么时候优化」写成可对照的触发阈值。

跑得稳:不盯也能跑

56 阅读 0 1092 字 · 约 4 分钟

跑得稳实录:任务表让跑批可追溯,调度写进代码不依赖宿主 cron(Docker/本地同构),备份先做、告警克制,以及「机制就绪不等于验证完成」的诚实边界。

跑得准:300% 的假收益与真的 IC

57 阅读 0 1264 字 · 约 5 分钟

跑得准实录:样本扩到 50 只后发现回测里 +300% 的假收益——真实价撮合在除权日权益跳变,账户换后复权口径;补全数据校验,IC 验证动量 20 日在 10/20 日窗口显著为正。

能跑:当设计稿撞上真实数据

62 阅读 0 1717 字 · 约 6 分钟

能跑阶段实录:契约先行防返工,接口文档和实际的落差,复权因子校验被真实数据推翻,验证逼出三个 bug,以及「10 万买不起一手茅台」的资金约束教训。

动笔之前,我画完了全套架构图

59 阅读 0 1945 字 · 约 7 分钟

开工前我把设计做到了 v0.6,拆成四份文档,然后发现自己违背了刚写完的《架构不是设计出来的》:一行代码没写,却在讨论"怎么写对"。复盘哪些设计该留、哪些是阶段前移,以及如何用四阶段路线图补救。

量化数据越多越好吗?精确的模糊与模糊的精确

66 阅读 0 1571 字 · 约 6 分钟

量化投资的核心是数据加因子加策略:数据是原料,因子是加工,策略是决策。数据越多、类型越丰富,直觉上策略应该越准——信息越全,判断越准,这符合常识。 但常识不等于正确。在量化里,数据多和策略好之间,隔着一道看不见的墙。 精确的模糊 vs 模糊的精确 给一张图片不断加像素,画面越来越清晰,这是分辨率提升