寒蝉 Hancic
量化概念 17：基准与超额（跑赢谁，比赚了多少更重要）
基准（benchmark）是衡量策略的尺子：策略收益减基准收益才是超额，尺子选错超额全是幻觉。基准要风格匹配、用全收益指数；超额质量看信息比率（IR）——稳定的小超额，胜过碰运气的大超额。跑赢谁，比赚了多少更重要。
专栏：量化投资（32 篇）
量化概念 16：仓位管理（选对了买少了，选错了买多了）
仓位管理（position sizing）：每只股票买多少钱。等权最简单，波动配最保守，信号配最直接。三个不选比一个要选更值钱：不全仓一只、不配一堆相关的、不设单票上限。策略的 alpha 靠因子，存活靠仓位。
量化概念 15：幸存者偏差（消失的样本，恰恰是亏得最惨的那批）
幸存者偏差（survivorship bias）：用"现在还活着"的样本回测历史，把退市/破产/被并购的股票排除——它们往往亏得最惨。例：90 只 +50% 与 10 只 -90%，只看幸存者 +50%，真实平均 +36%。方向固定只高估。避免：样本含退市股、历史时点用当时存在的股票。
量化概念 14：过拟合与样本外（回测越漂亮，越要警惕）
过拟合（overfitting）= 把历史数据里的噪声当规律背下来，参数搜索和因子挖掘是两大温床。防法核心：样本外验证（out-of-sample）——开发时不碰、最后一次性跑，看过一次就变样本内。样本内 40% 配样本外 5%，先怀疑过拟合。
量化概念 13：alpha 与 beta（市场赚的钱，和自己赚的钱）
beta（β）= 持仓对大盘的敏感度，是"在场"的代价；alpha（α）= 扣掉 beta 贡献后自己赚的部分，才是选股/择时的本事。例：大盘涨 20%、策略涨 25%、beta 1.2 → alpha 只有 1%。牛市里的漂亮曲线可能是 beta 撑的，熊市才检验 alpha。
量化概念 12：夏普比率与最大回撤（一个看值不值，一个看疼不疼）
夏普比率（Sharpe Ratio）= 每单位波动换来的超额收益，回答"值不值"；最大回撤（Maximum Drawdown）= 净值从峰值到谷值的最大跌幅，回答"疼不疼"。回撤不对称：跌 20% 要涨 25% 回本，跌 50% 要涨 100%。两个数比年化收益更能说明策略质量。
量化概念 11：未来函数（回测结果最常见的失真来源）
未来函数（look-ahead bias）：决策使用了信号发出时刻之后才可得的信息，导致回测系统性高估收益。常见于成交价假设、前复权、数据清洗、幸存者偏差、财报对齐与参数选择。检查原则只有一条——每个输入在信号发出时刻是否真实可得。
量化概念 10：交易成本（0.1% 怎么吃掉年化 20% 的"收益"）
一次买卖的显性成本约 0.1%（佣金+印花税+过户费），加上价差、滑点、冲击成本这些隐性成本，换手率一放大就是年化 5%~20%。回测必须逐笔扣费，否则收益曲线虚高。最低 5 元佣金是小资金最容易被忽视的坑。
量化概念 09：停牌（数据里的"洞"怎么处理）
停牌是数据里的洞，处理原则三条：停牌不可交易、停牌日收益算零、信号顺延或放弃。复牌补涨补跌是停牌最伤人的副作用——躲过的下跌，是以失去流动性为代价的。
量化概念 08：T+1 与涨跌停（回测和实盘的第一个落差）
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）。
