Git 与代码质量
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打开 →一个日频因子在回测前先用全样本均值和标准差做 z-score 标准化。这里的主要问题是什么?
打开 →一个回测在每个月对股票排序时,使用的是今天能够拿到的最新完全重述财务数据,即便这些数据对应的是很多年前的时期。这个设定哪里有问题?
打开 →一个研究 notebook 每天用当天收盘价选出前 10% 股票,然后把同一天的收盘到收盘收益记为 PnL。这里的泄漏在哪里?
打开 →训练集里包含了一些观测,它们的标签使用了与未来测试窗口重叠的收益。切分流程里应该增加什么?
打开 →某 PM 想把今天的指数成分名单回填到整个历史样本里,然后再评估一个因子。为什么这不安全?
打开 →周二上午十一点。你的分支 feature/risk factor z 在本地终于跑通——沪深300 因子归因回测 Sharpe 三位小数都对上了审查者期望。你 git push ,在内网 GitLab 开了 MR,一小时内审查者要求改两处,并指出你的分支已落后 main 四个提交,因为同事刚合了另一个修同模块的 MR。第 1 课教你在一台机器上操作 git;...
打开 →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...
打开 →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 →周一早上 7:40,上海陆家嘴某头部私募的量化股票部。你按 4.3.1 走完了一套候选五因子模型——二维分组的十分位单调、Fama MacBeth 截面回归的斜率在样本内显著为正、按 HLZ 多重检验罚分调整后仍有可观利差。基金经理点了点头看完 IC 图,然后问出每一份研报必须先回答的那个问题:"好——但它真的 赚到钱 了吗?"4.3.1 给你的是因子构造的...
打开 →一位 五十亿 规模 私募 多 策略 基金 的 初级 研究员 周四 下午 走 进 代码 评审 室,端 着 一 个 看 起来 像 大 胜 的 信号 —— 中证 500 上 的 5 日 反转 策略,夏普 2.8,最 大 回撤 4%,2014 2023 年 区间 上 的 净 值 曲线 漂亮 得 不 像 话。资深 研究员 翻 着 notebook,问 了 一 个 问题...
打开 →周五下午四点。一家 A 股 私募 的基金经理走过来问:「昨天你跑的 沪深300 动量回测,能不能重现?早上 Sharpe 看起来不太对。」你打开 notebook,已经被改过两次——因子回看从 60 个交易日改成了 90 个,滑点假设也不知何时动过。没有 git 时你在靠记忆复原数字;有了 git, git log oneline 、 git checkou...
打开 →某个实现波动率特征被定义为最近 4 个日收益的均方根。如果这 4 个收益是 [1%, -1%, 2%, 0%],那么得到的实现波动率特征是多少?
打开 →周三早上 9:25,上海某 私募基金 的 A 股因子组讨论是否把全球因子框架直接移植到 A 股。组合工程师拿出一份 Wind 拉数据跑的 FF3 回测,显示 A 股 SMB 年化约 10%、 夏普比率 0.50、 最大回撤 约 40%——比美股 SMB 表头数字高三倍。基金经理表示怀疑,问出公开 CN 因子文献当年正是为回答而写的那个问...
打开 →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 →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 →某供应商分发的数据有固定的 2 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Tuesday signal”,并在 close 交易,那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测?
打开 →某供应商分发的数据有固定的 3 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Monday file”,并在 open 交易,那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测?
打开 →某供应商分发的数据有固定的 1 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Wednesday signal”,并在 open 交易,那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测?
打开 →某供应商分发的数据有固定的 5 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Friday accounting snapshot”,并在 close 交易,那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测?
打开 →某供应商分发的数据有固定的 2 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Thursday borrow-fee file”,并在 open 交易,那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测?
打开 →时间 t 的一个特征使用了从 t-19 到 t+1 的滚动均值。即使只多看了一天,为什么也不可接受?
打开 →某个特征用原始价格,而标签用的是拆股调整后的未来收益率。这会带来什么问题?
打开 →一个标签被定义为未来 5 个交易日的前瞻收益率。若你按时间切分训练窗和测试窗,为了避免标签信息跨边界泄漏,最小需要多长的禁运间隔?
打开 →一个信号在 Tuesday 4:15pm ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么?
打开 →一个信号在 Wednesday 8:10am ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么?
打开 →一个信号在 Thursday 6:00pm ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么?
打开 →一个信号在 Friday 3:55pm ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么?
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