课程Python 打包与测试 · Python 基础
pytest 基础
周一开盘前一刻钟，你在私募的研究服务器上 merge 了一段对 mean price 的「无害重构」——只是把 sum(...) / len(...) 拆成两步，方便在中间加日志。脚本照常跑完，回测照常出图。下午两点你才发现 PnL 报表上 XYZ001.SH 的当日均价对不上：你在重构时把 sum 与 len 的参数搞反了，函数对所有非空输入都返回 1 。...
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中文题目课程Python 打包与测试 · Python 基础
覆盖率、基于属性的测试与 Mock
周五下班前你在私募的 CI 仪表盘上看到一片绿： xyzprice 的 86 个测试全过，行覆盖率显示 95%。周一开盘九点二十，研究系统在喂一段空盘后行情时崩在了 mean price([]) 上——你写过的测试里，从来没有一个把空列表喂进去。覆盖率告诉你「这一行跑过」，但不会告诉你「这一行只在 happy path 上跑过」。上一课的 pytest 让你...
打开 →课程交易成本与市场冲击 · 回测与执行
Almgren-Chriss 成本模型
中信 CITIC 算法交易部一位资深执行交易员，正在与一家中型量化私募的投资经理通电话。私募需要在收盘前 30 分钟清掉 100 万股 600519 贵州茅台。到达价 RMB 1800.00；距离收盘 30 分钟。投资经理要求订单完成。交易员冷静地解释：「直接打盘口市价单，意味着接下来 30 秒 100% 参与率， 250 bp 冲击。30 分钟内做 TWA...
打开 →课程金融量化中的机器学习 · 机器学习理论
Alpha 信号与特征工程:标注、元标注与信号衰减
钩子:五十条弱 alpha 与一个总组合 你在一家中证500 中频量化私募(private fund)工作。研究团队在过去六个月里训练出了五十条独立的 ML alpha:有用 LightGBM 在 沪深300 / 中证500 因子风格暴露上做次日 alpha 的,有 1 D CNN 在分钟线上做日内动量(momentum)的,有 Transformer 在卖...
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pyproject.toml 与虚拟环境
周三晚上九点，你在一家上海私募的策略组里，把白天调好的 A 股因子算子打包发给同事，让他在另一台机器上跑同样的回测。他 git clone 完，进到目录里直接 python main.py ，立刻就崩了： ModuleNotFoundError: No module named 'xyzprice' 。你叫他先 cd src && python main.p...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
scipy.stats 分布对象与描述性统计
周一上午十点，你坐在一家中型私募的研究台。3.2.2 收尾那张 tear sheet 昨晚跑完了，落到磁盘的中间产物里有一行 returns = (closes['510300.SH'].pct change().dropna()).to numpy() ——一根长度 252 的 np.ndarray ，是沪深300 ETF（510300.SH）在 2024...
打开 →课程回测方法论 · 回测与执行
从回测到仿真交易：部署交接
某周四 早上，上海 某 量化 私募 的 投决会。L1 L3 全部 走 完 的 5 日 动量 策略 摆 在 Confluence 上：事件驱动 引擎、十 项 真实性 清单 全 绿、deflated Sharpe 0.8、PBO 0.35。研究员 问 投资 总监：「什么时候 上 实盘？」投资 总监 不 回答 这 个 问题。她 连 问 四 个 反 问 题。 十 节...
打开 →课程参数估计与假设检验 · 统计推断
估计量的性质:偏差、方差与信息量
上海某私募的量化研究员把上一课跑出来的两个候选估计量并排放着:一个是无偏的样本方差 公式(分母 公式),另一个是极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)的方差版 公式(分母 公式)。直觉告诉他「无偏」听起来更值得信赖,但当真到了要在波动率模型里塞一个数,他需要的是一把明确可比较的「好坏」尺子——能告诉他在 公式 的...
打开 →课程期货与远期 · 衍生品
保证金、结算与连续合约
周二上午 9:31，一位上海私募 (private fund) 的研究员收到回测平台报警：他过去一年在 IF 上跑的趋势策略「年化收益 23%」突然在拼接连续合约的方法改了之后跌到 11%。两份代码的差别只在一行：从「panama 拼接」换成了「unadjusted 拼接」。同一份策略、同一份数据，换一种拼法收益少了一半——是哪个对、哪个错？这一节把模块剩下...
打开 →课程参数估计与假设检验 · 统计推断
假设检验与 P 值
某私募的量化研究员把新风控流程在 60 个交易日上跑出的日收益序列丢到屏幕上,样本均值比对照组高出 12 bp,样本标准差 35 bp。组合经理只关心一个问题:这 12 bp 究竟是流程改造带来的真效应,还是 60 个数里凑巧抖出来的噪声?把「凑巧」翻译成数学,就是本课要交付的工具:在一个明确的概率模型下,把「真效应」与「凑巧」分到拒绝域与接受域两边,并给做...
打开 →课程风险模型与风险管理 · 组合构建与风险
压力测试、FRTB 与机构风险体系
某 H 股 + A 股双地区运营私募的首席风险官:周五下午三件事压在桌上。(1) 风控部要把当前持仓在「2015 年 A 股股灾再来一次」情景下重定价——CEO 周一下午开战略会要听数;(2) 监管要求按 2023 年新修《商业银行资本管理办法》算 FRTB 市场风险资本(基金有港股账户接入银行同业柜台,部分敞口需要并表);(3) 投委会要一张「一页式风险报...
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回测偏差与真实性清单
某周五下午，深圳某 量化 私募 的 风控 周会。一位 研究员 端着一份 价值 动量 复合 策略 的 回测 报告 进 会议室：L1 都做对了——事件驱动 引擎、信号 计算 处处 .shift(1) 纪律。在 沪深300 成分股 上 2014 2023 回测，年化 夏普比率 1.3，曲线 干净、可上线。风控 总监 不问 信号本身 的 任何 一个 字，连珠炮 问了...
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回测引擎结构：向量化与事件驱动
某周二，上海某 量化 私募 的策略评审会上。一位 研究员 把 5 日 动量 信号 的回测报告投到屏幕上：在 沪深300 ETF 510300 上从 2014 01 01 到 2023 12 31 的回测，扣费后年化 夏普比率 1.8。曲线穿过 2015 股灾、穿过 2018 中美贸易摩擦、穿过 2022 疫情 + 房地产 双杀，姿态优雅。投资 决策 委员会 ...
打开 →课程回测方法论 · 回测与执行
回测过拟合与统计验证
某周三 下午，上海 量化 私募 明汯 / 幻方 风格 的 投决会。研究员 上 来 一个 动量 策略：L1 引擎 是 事件驱动（干净）；L2 真实性 清单 每 一 项 都 过（PIT 数据、survivorship free 沪深300 股票池、下根 K 线 开盘 成交、双边 10 bps 成本、不 做 空）。报告 的 夏普比率 在 2014 2023 上 是...
打开 →课程因子动物园与因子构建 · 因子投资
因子动物园与复现危机
国内某多空选股私募的资深研究员把一篇顶刊工作论文转给了基金经理:「作者在沪深300成分股范围内构造了一个基于净经营资产应计的因子,样本内夏普 1.8,t 值 2.4。是否纳入生产合成因子?」基金经理翻到方法论页只回了三行字:「三个问题。(1) 论文 t 值 2.4——文献已经发了大概 300 个这种因子,多重检验调整后的门槛是多少?(2) 用了断点宇宙断点和...
打开 →课程研究工作流程与纪律 · Alpha 研究
多重检验与 p 值黑客行为
一位 头部 量化 私募 基金 经理 周五 走 进 研究 总监 的 办公室 端 着 一 张 幻灯片 —— 五 年 评估 窗口 上 沪深 300 横截面 净 扣 成本 后 夏普 比率 2.0，t 统计量 4.5，样本外 净 值 曲线 漂亮 至极。研究 总监 翻 到 方法 学 那 页。"你 的 N 是 多少？" "我 在 相同 窗口 上 筛 了 大约 100 个 ...
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成本感知回测与交易成本分析（TCA）
周五下午一家 RMB 400 亿规模的多策略私募投资委员会。三个团队竞标资金配置。A 团队：US 大盘股动量纸面 Sharpe 1.6，年化换手 200%。B 团队：中证1000 小盘股统计套利纸面 Sharpe 2.4，年化换手 1000%。C 团队：低换手价值策略纸面 Sharpe 1.2，换手 50%。CIO 给每个团队问同一个问题：「拟上线 AUM ...
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显性交易成本：价差、佣金、税费
周一上午，上海陆家嘴一家头部量化私募的策略评审会。一位研究员把回测包递给基金经理：沪深300 成份股大盘股动量策略，年化换手 200%，2014 2023 期间纸面 Sharpe 1.5。撮合模拟器沿用 4.5.1 留下的占位成本「 10 bp 双边」——一个没有拆解的总数。基金经理问：「把成本栈讲给我听。买卖价差、佣金、印花税、过户费、经手费、融资融券利率...
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机器学习用于执行与对冲:Almgren-Chriss 与深度对冲
钩子:一笔 5000 手的 IF 单与一个等待你的 4 小时 周二上午 10:00,你的私募(private fund)风控屏上闪着一个标红:旗下中证500 多因子产品需要在午盘后到收盘前,把一个 5000 手的 CFFEX IF(沪深300 股指期货, stock index future)空头头寸全部减仓。合约乘数 ¥300/点,IF 当前 3,520 ...
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构建、发布与版本号
周三晚上 11 点，你在某 私募 量化组里维护着一个内部小包 xyzprice ：封装 涨跌停 价计算、复权因子拼接、T+1 持仓核算这三件每周都要做的事。组里另外两位 PM 想直接 pip install xyzprice 就能用，而不是每次复制粘贴你脚本里那几个函数。 pyproject.toml 已经写好，pytest 测试全绿——下一步只剩四件事：构...
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点估计:矩估计与极大似然估计
上海某私募的量化研究员周一上午把过去 200 个交易日的沪深300 日内对数收益堆在屏幕上,准备给一个新的日频股指期货策略估出「年化波动率」。他知道收益的真实分布参数永远看不见,手里有的只是一串样本。问题就此变形:从这 200 个数里挤出哪个数字配叫做「波动率的估计」?另一位同事在 50ETF 期权交易台做做市,他需要从最近一周的成交频次里估出每秒到单率 公...
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生产部署、模型治理与基础模型前沿
钩子:连续八周下跌的明星 alpha 2023 年 2 月最后一个周五下午,你在一家私募(private fund)做模型风险(MRM)。屏幕上挂着上一年表现最好的策略:中证500 全量股票的 LightGBM 多因子模型,2022 年 Q3 经净化 CPCV 验证,样本外中位夏普(Sharpe ratio)1.5;2022 年 Q4 通过影子交易上线;20...
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用 SciPy 做假设检验与置信区间
周五下午两点半，浦东陆家嘴一家中型私募的风控会上，PM 把昨晚跑出来的 tear sheet 推过来：「食品饮料这只 600519.SH 的 63 日滚动 夏普比率 （Sharpe ratio）样本期均值是 0.86，银行那两只 000001.SZ 和 600036.SH 是 0.42。0.44 的差，可信吗？」你脑子里第一反应是 3.2.2 L5 那...
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用 SciPy 做回归与曲线拟合
周三午后，浦东陆家嘴一家中型私募的研究台上，PM 把一张 252 天的样本期跑出来推过来：「 600519.SH 对沪深300 ETF（ 510300.SH ）的 beta 我刚才用 np.linalg.lstsq 解出来是 0.91——但 0.91 离 1 到底有多远？是抽样噪音里飘出来的一格，还是这只票就比沪深300 系统性低 beta？」3.2.1 L...
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置信区间与自助法
周一上午,某私募的量化研究员要给 LP 周报里的「日均超额收益」配上一句免责声明。点估计给出 公式、样本标准差 公式、样本量 公式。市场部追问:「这个 5.2 准吗?能不能告诉我一个区间?」她不能回答「真值有 95% 的概率落在某段里」——后面会看到这是个语言陷阱——但她可以给出一段 置信区间 (confidence interval, CI),并把...
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金融机器学习的陷阱与验证:净化交叉验证与多重检验
金融机器学习的陷阱与验证:净化交叉验证与多重检验 钩子:在 Sharpe 2.5 面前下班的那位实习生 周三下午,某沪深300 多因子私募基金(private fund)的研究室。一位刚从海外回来的实习生把笔记本电脑转过来给你看:XGBoost、5 折交叉验证、特征包括过去 5 日收益、20 日 RSI、北向资金净流入、卖方分析师评级修订,因子模型层面用 F...
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隐性成本与市场冲击模型
上海陆家嘴一家头部量化私募的执行部门，资深交易员主持晨会。策略：中证500 + 中证1000 小盘股统计套利，纸面 Sharpe 2.2，毛 AUM RMB 20 亿，年化换手 1000%。L1 显性成本建模规范：ETF 端 8 bp round trip，单只小盘股端 12 bp。投资经理推动上线。交易员调出昨日 TCA 报告。中证1000 单只股票 fi...
打开 →课程SciPy 与统计工具 · Python 数据与量化分析
面向 quant 的 scipy.optimize 与 scipy.linalg
周一上午十点，浦东一家中型私募的研究台。PM 把 3.2.2 L5 那张已经稳定跑通的 tear sheet 推过来，篮子是 、252 个交易日的 NumPy 收益矩阵 returns ，形状 公式。「我现在不要单只票的 alpha 也不要 Sharpe——给我四个数：第一，这只 3 票篮子的 最小方差 长仓权重；第二，顶端主成分占多少方差，看篮子风...
打开 →课程Git 与代码质量 · 量化开发的软件工程
代码质量自动化：格式化、静态检查、测试与 pre-commit
周三下午两点。一家 A 股 私募 的资深同事打开你的 MR，标题是 feat(risk): 添加 沪深300 因子 z 列至业绩归因 。改了 12 个文件。二十秒之内审查线上铺满了「文件末尾多一个空行」「这个 import 没用到」「第 47 行行尾有空白」「import 没排序」之类的评论。你能感到审查时间正在漏走——这些评论没一条是关于你因子逻辑对不对的...
打开 →课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析
合成截面数据与微观结构工厂
某家私募的因子研究员要演示一个多因子打分模型,需要 200 家"虚拟公司"的横截面:每家要有行业、市值、贝塔、价值/动量/质量三个因子分,且这些字段之间的相关结构得接近真实 A 股名单。另一边,执行成本组要演示成本拆解,需要一段带买卖价差与成交大小的合成 tick 流。两段需求都不能动行情数据牌照——上一课只能产价格路径,这一课要把它扩成横截面与微观结构。本...
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