课程市场与微观结构数据 · 量化数据
行情数据产品分类与采集
周一早盘，某上海私募的量化研究员盯着屏幕：你昨天回测的沪深300日线截面动量因子，年化收益比上周报表显示的低了 280bp。同样的标的池、同样的回看窗口、同样的代码——但 bug 不在信号里，而在数据里。供应商的「复权收盘价」字段在隔夜悄悄又重算了一轮分红复权（back adjustment），你的损益列于是双重计入了复权调整。本课要交给你的，就是看 5 分...
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中文题目课程市场与微观结构数据 · 量化数据
Tick 数据工程与清洗
某沪上 私募 量化 团队 第三周，基金经理把一份 Jupyter notebook 递给你，结果是：2010 2020 沪深300 + 中证500 全市场上 Sharpe = 2.4 ，问你为何 2022 以来实盘版本只跑出 Sharpe = 0.5 。你审数据，发现三个 bug：历史 成分股 表是按 今天的 沪深300 拉出来的（测试样本里每只标的都是...
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微观结构现象：价差、冲击与订单流
周二上午 11:14，某沪上 私募 量化 团队的研究员刚跑完 沪深300 ETF（510300）上 5 秒级订单流信号的回测：样本内 Sharpe 5.2，样本外 Sharpe 4.8。基金经理盯着权益曲线只问一句：「上规模交易会发生什么？」研究员不知道——回测假设每一笔成交都按中价（mid）拿到、零市场冲击。在 200,000 份的元订单（metaorde...
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限价委托簿的机制
周三上午 9:47，某沪上 私募 的执行交易员告诉你：你在沪深300 ETF（510300）上挂的那笔 4.130 元、10000 份的买入限价委托已经躺了 10 分钟没成交，明明屏幕上的 BBO 在这十分钟里触碰 4.130 元至少一打次。他想知道为什么。答案在 L1 报价下面那一层——委托簿（order book）本身。4.130 元上排在你前面的是 1...
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结构化数据的架构:CNN、RNN 与 Transformer
结构化数据的架构:CNN、RNN 与 Transformer Hook:三次翻倍的 OOS R² 某上海私募的小张盯着屏幕,样本外曲线又一次贴着零线晃。他在沪深300 成份股上做日内分钟收益预测,输入是过去 60 根 1 分钟 OHLCV(open / high / low / close / volume)五通道、共 300 维向量,模型是上一课刚训完的深...
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信号分类与 Alpha 公式语言
某 私募 的研究员对两位同事说:"做一个 五日 动量,行业中性化,跑在 沪深300 的大盘股上。"一周以后,三个人各自实现了完全不同的东西。同事 A 用的是连续 五日 收益率 close t / close 1 ;同事 B 用的是 五日 均线穿越 MA 5 / MA 20 ;同事 C 用的是 五日 对数收益累加 sum(log(close t / close...
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公式化信号——量价与基本面
某 私募 量化部周一晨会上,PM 把任务排了下来:"沪深300 上跑一套完整的量价加基本面公式库,12 月底之前要给出每一条的样本内 IC、回看敏感性和换手率。"你点头接下任务,转身坐到屏幕前——上一课刚学过的 DSL 与清洗流水线就是你今天的工具。本课要做的,就是把工业界与学术界十年下来已经沉淀好的规范公式库一条一条搬上来,每条信号要(a)能用 DSL 写...
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