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导语

Hilbert变换是一种有效的数据周期分析工具，将原始信号延迟90°相位，从而方便的提取出当前信号在周期变换中所处的相位，进而对趋势进行判断。

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在外汇量化策略研发过程中，我经常会思考一个核心问题：如何让模型和策略真正跟上汇率高频波动，让回测更贴近实盘环境？ 这也是我在搭建交易系统时，最关注的数据层问题。

在长期的策略开发与回测实践中，我深刻体会到，传统的数据获取方式已经很难满足现代量化研究的要求。无论是短线策略、均值回归模型，还是

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引言：散户与游资的“复盘差距”

为什么你每天对着K线苦思冥想，复盘到深夜，第二天出手依然是“一买就崩，一卖就飞”？

很多散户的复盘是在做“无效加法”，沉溺于繁琐的技术指标和虚无缥缈的利好传闻。而顶级游资的逻辑则是极致的“减法”。我曾与一位来自杭州的游资大佬深度交流，他曾用几年时间将资金从

在投资的世界里，我们每个人都想找到那些未来能够持续上涨的好公司。这就像是在成千上万的学生里，找到那些未来能考上清华北大的“好苗子”。但问题是，标准是什么？是成绩好？是进步快？还是个子高？

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引言：暴富的梦想与残酷的现实

对于小资金的普通投资者而言，股市似乎是实现财富快速增长的捷径。在这条路上，“妖股”因其惊人的波动率，成为了唯一的“隐性杠杆”。抓住一只妖股，短期内资产翻几倍甚至十几倍的故事，无时无刻不在刺激着市场的神经。

我们不妨做一个极具冲击力的设想：如果能完美踩准节奏，每

在量化投资体系中，市场趋势的精准研判是策略盈利的核心前提，而高质量的历史行情数据则是构建有效量化策略的底层基础。对量化策略开发者而言，通过标准化的历史数据API高效获取数据，并将其转化为可落地的趋势分析逻辑，是提升策略胜率、适配实盘交易的关键路径。本文将从数据获取、指标计算到实时监控，完整拆解如何基

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周六早上醒来，James Simons（西蒙斯）辞

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没错，从1980年到2005间，S&P指数是有阿尔法的，不管是用Fama-French三因子模型还是Carhart四因子模型来做收益评估。长久以来，S&P 500指数一直被视为最常见的market portfolio（市场投资组合），而market factor([市场因子](https://zhi

在人工智能（AI）主导的量化交易新时代，模型的效果不再仅仅取决于算法本身（LSTM、Transformer 或 XGBoost），更多时候取决于输入数据的粒度（Granularity）与时效性（Timeliness）。

对于外汇市场而言，传统的 1 分钟 K 线（OHLC）已经丢失了太多的

使用Git要解决的问题：通过Git来管理我们的代码，方便追溯历史版本，避免因为一次误操作导致代码无法恢复。

**GIt的使用介绍：**一般都需要一个Git客户端配合一个Git服务端来使用，在客户端修改的内容可以提交到服务端保存，这样就不怕客户端的代码或文件丢失了，即使换了一个客户端

引言：为什么99%的散户都抓不住强势股？

想不想每天都能抓到短线强势股，轻松“躺赢”？今天，我就把我一个顶尖游资朋友的“印钞机”心法分享出来。我亲眼见证，他仅凭这一个简单的方法，在去年一年的时间里，就将300万的资金体量做到了4000万。

这个方法只分为简单的三步，但其背后蕴含的交易逻辑却

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==Alpha因子==

我们先解释一下 Alpha 因子，再整体理解量化交易。

在金融行业，“Alpha 因子（Alpha Factor）”是量化投资和资产管理中最核心、最神秘、也是最受追逐的概念之一。它代表着一个交易策略能够战胜市场平均回报（即“超额收益”）的那部分能力。下面我们从

量化交易就是”用数学和代码做交易”。价格、收益、风险、回撤……在数学里都可以被抽象成变量和公式。本质上，我们就是在处理一串随机数（收益序列），用统计和概率的工具去度量”好不好”“稳不稳”。

本文将系统介绍量化交易中常用的数学公式和指标，包括：[夏普比率](https://zhida.zhihu

1. 策略概览

本策略属于中频多因子选股：使用价值、成长、质量、动量、波动/交易特征、规模等共 18 个因子构建特征，在滚动训练窗口（240 交易日）内训练 ElasticNet 模型，预测未来 20 个交易日收益的横截面排名（rank），并在每个调仓日选取 Top 30 股

1、从“科技英雄”到“量化镰刀”的争议漩涡

最近，幻方量化的老板、DeepSeek 的创始人梁文锋，在舆论场上坐了一趟过山车。

几个月前，他是“全村的希望”，是以一己之力硬刚硅谷巨头的“科技英雄”；几个月后，伴随着 A 股市场的震荡，他被推上了审判席，被指责为“量化镰刀”，是割

###三者的关系

Ridge 回归：使用 L2 正则化（平方和惩罚），会把所有特征的系数缩小，但不会把任何系数压到 0，因此不会做特征选择，适合处理多重共线性。 Lasso 回归：使用 L1 正则化（绝对值和惩罚），会把不重要特征的系数直接压到 0，实现自动特征选择，但在高度相关的特征中表现不