Kewin的博客

本文通过通俗易懂的方式介绍量化交易中因子的定义、筛选和评估方法，帮助读者更好地理解和应用量化因子。

本文通过通俗易懂的方式介绍如何评估DeepSeek等大语言模型的生成质量，包括自动评估指标和人工评估方法。

本文通过通俗易懂的方式介绍凯利准则(Kelly Criterion)的核心思想及其在投资中的应用，包括理论基础、实现方法和实际案例。

本文通过通俗易懂的方式介绍监督学习在量化金融中的应用，包括市场预测、风险评估、投资组合优化等方面。

本文通过通俗易懂的方式介绍PPO(Proximal Policy Optimization)和GPPO(Generalized Proximal Policy Optimization)的共同点与差异点，帮助读者更好地理解这两种强化学习算法。

本文通过通俗易懂的方式介绍模型蒸馏(Model Distillation)和模型微调(Fine-tuning)的共同点与差异点，帮助读者更好地理解这两种模型优化技术。

本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集，包括核函数技巧、特征工程和优化方法。

本项目构建了一个完整的股市收盘价预测系统，通过深入的特征工程和稳定的模型训练，实现了较好的预测效果。项目中的许多技术和经验，如市场微观结构特征的构建、时间序列数据的处理方法等，都可以应用到其他金融预测任务中。同时，项目也展示了在实际交易场景中，如何平衡预测准确性和系统效率的重要性。

本文通过通俗易懂的方式介绍蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)在量化金融中的应用，包括基本原理、实现方法和实际案例。

本文通过通俗易懂的方式介绍最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)在量化金融中的应用，包括基本原理、实现方法和实际案例。

本文提出了一个创新的多智能体交易框架TradingAgents，通过模拟真实交易公司的组织结构和决策流程，实现了一个完整的交易决策系统。该框架包含多个专业化的智能体角色，如分析师团队、研究团队、交易员和风险管理团队等，通过结构化文档和自然语言对话相结合的方式进行协作决策。

本文提出了一种简单而有效的测试时间缩放方法，用于提升大语言模型的推理性能。研究团队通过精心策划的1000个高质量问题数据集(s1K)和预算强制(budget forcing)技术，实现了显著的性能提升。在仅使用26分钟训练的情况下，他们的模型s1-32B在数学竞赛题目上超越了OpenAI的o1-preview模型27%。这项研究证明，通过合理的数据选择和简单的测试时间控制方法，可以实现高效且可扩展的模型性能提升。

本文介绍了DeepSeek团队在大语言模型推理能力增强方面的开创性工作。首次证明了纯强化学习方法（DeepSeek-R1-Zero）可以显著提升模型的推理能力，无需传统的监督微调过程。通过多阶段训练方法，团队开发的DeepSeek-R1模型在AIME 2024等多个推理基准测试中达到或超过了OpenAI-o1-1217的性能。此外，研究还成功将高级推理能力蒸馏到更小的模型中，使1.5B到70B等不同规模的模型都获得了显著的性能提升。

本文通过通俗易懂的方式介绍MOE（混合专家系统）架构的几种变体，包括标准MOE、稀疏MOE和共享专家稀疏MOE，并分析它们的异同。

本文详细介绍如何设计和实现一个能够根据实时市场情况动态调整的自适应TWAP算法，包括市场监控、策略调整、风险控制等完整流程。

本文详细介绍如何利用自监督学习方法从原始市场数据中挖掘新的alpha因子，包括数据处理、模型设计、因子验证等完整流程。

在利用新闻文本数据构建交易信号时，我们采用了系统化的方法论。首先，通过API或爬虫系统获取金融新闻数据，并进行文本预处理，包括分词、去噪和标准化。然后，使用先进的NLP模型进行情感分析和事件抽取，包括使用FinBERT进行情感分析，以及基于规则和实体识别的事件抽取。在信号生成环节，我们综合考虑情感得分和事件影响，并通过时间衰减等方法优化信号的时效性。最后，通过设定阈值和持仓规则，将文本信号转化为实际的交易决策。

在评估AI量化模型的过拟合风险时，我们采用了多维度的验证方法。首先，通过清晰的解题思路，将评估框架分为性能验证、统计检验和实践验证三个维度。在具体实施中，通过样本内外性能对比，分析模型在训练集和测试集上的表现差异；进行参数敏感性分析，评估模型对参数变化的稳定性；使用白噪声测试验证模型是否真正捕捉到了有效信号；通过Deflated Sharpe Ratio对策略的显著性进行统计检验；最后，考虑交易成本的影响，评估策略在实际交易环境中的稳健性。

本文详细介绍使用LSTM处理金融时间序列时的关键技术点，包括数据预处理、特征工程、模型设计和验证方法。

本文将详细介绍如何设计和实现一个基于强化学习的量化交易系统，包含具体的技术路径、代码示例和实践建议。

本文将带领读者，实现全流程的：数据获取，数据加工，信息提取，AI提示词工程，DeepSeek-AI量化Agent，AI量化信息提取。让读者轻松获得专属于个人的金融消息面-AI量化分析师。注意：本文是使用DeepSeek进行AI量化研究开发项目之一，因此本文内仅进行消息面（文本信息）的提取，文本以外的要素（如：数据、算法等）将会在之后的文章进行添加，敬请期待。

配对交易是一种市场中性策略，核心是寻找价格走势高度相关的资产对，在价差偏离时进行交易，等待回归获利。策略实施分为四个关键步骤：首先，通过相关性分析和协整性检验选择合适的配对；其次，采用价格比率或回归系数法计算价差；然后，基于标准差或动态阈值设计交易信号；最后，配合止损和仓位管理进行风险控制。策略评估需要通过回测框架，计算夏普比率、最大回撤、胜率等指标来衡量策略表现。成功的配对交易需要持续监控和优化，以适应市场变化。

共线性是指因子间存在强相关关系，会导致模型估计系数不稳定、方差膨胀等问题。我们可以通过相关系数矩阵和方差膨胀因子(VIF)来检测共线性。处理方法主要包括：因子筛选法（基于相关系数或VIF进行筛选）、因子正交化（Gram-Schmidt正交化或残差正交化）、主成分分析(PCA)和因子旋转等高级方法。实践中建议先进行相关性分析和VIF检验，然后根据因子数量选择合适的处理方法：因子较少时可用筛选或正交化，因子较多时考虑PCA或因子旋转。最后通过信息比率和模型稳定性来评估处理效果。

夏普比率是衡量投资组合风险调整后收益的重要指标，计算公式为超额收益（投资组合收益率减去无风险利率）除以标准差。它在投资组合管理中主要用于比较不同投资组合表现、优化资产配置和评估投资经理业绩。但夏普比率也存在局限性：假设收益率服从正态分布、对正负波动处理对称、对时间周期敏感、依赖样本期间选择等。为此，实践中建议结合索提诺比率（关注下行风险）、信息比率等多个指标，并使用滚动窗口计算，综合评估投资组合的风险收益特征。

本文深入浅出地解析了MLF（中期借贷便利）和LPR（贷款市场报价利率）这两个重要的金融利率指标。通过专业与通俗的双重解释，结合实际案例，阐述了它们之间的传导关系：MLF作为央行对商业银行的"批发价"，影响着LPR这个面向普通人的"零售价"，最终影响着市场的贷款利率和整体经济运行。

本文使用小卖部比喻PPI和CPI，目的是让大家对这两个知识点有一个更加通俗易懂、贴近生活的理解。并用数据实证了CPI和PPI的价格传导之谜：为什么进货价涨了10%，零售价却不敢跟着涨这么多？这个困扰着小卖部老板的问题，恰好反映了CPI和PPI的微妙关系。数据显示，2023-2024年间，生产者价格指数(PPI)的波动幅度明显大于消费者价格指数(CPI)。这种"不完全传导"现象，正是市场竞争下商家利润调节的结果，也展现了宏观经济中价格传导的真实状态。

本文通过学生成绩预测这一贴近生活的场景来解释FAMA-FRENCH五因子模型的核心概念。将预期收益率比作预期成绩，五大因子分别对应影响学生成绩的五个关键因素，并通过Python代码实现了这一比喻，帮助读者直观理解多因子模型如何预测资产收益率。

本文巧妙地将CAPM资本资产定价模型与学生考试场景相结合，通过将无风险收益率比作复习资料的保底分数，市场收益率比作班级平均分，β系数比作学习能力，生动形象地诠释了CAPM模型的核心概念。文章不仅深入浅出地解释了理论知识，还通过Python代码模拟了学霸、普通生和学渣在不同考试难度下的预期表现，完美展示了金融模型在日常生活中的应用价值。这种贴近生活的比喻，让复杂的金融理论变得轻松易懂。

本文巧妙运用中药配方作为比喻，将复杂的马科维茨资产组合模型转化为生动易懂的中医配药过程。通过将投资收益比作药效，风险比作苦味，资产相关性比作药材相互作用，深入浅出地阐释了投资组合的核心概念。文章不仅提供了详实的理论解析，还配以Python代码实现，展示了不同配方（保守、激进、平衡）的具体效果。从"老中医"的角度，完美诠释了分散投资、风险管理的智慧，为读者打造了一份既专业又接地气的投资指南。

本文介绍了一种结合GARCH模型的投资组合优化方案，相比ARCH模型，能更好地捕捉金融市场的波动率聚集和持续性特征。文章详细展示了如何使用Python实现GARCH(1,1)模型计算协方差矩阵的完整流程，包括数据预处理、模型拟合、异常处理和矩阵优化等关键步骤。实验结果显示，该方法在银行业股票组合中产生了高度集中的配置（第一大持仓占比75.85%），这反映出模型可能需要引入额外的权重约束。文章最后提出了多个改进方向，包括使用EGARCH模型捕捉杠杆效应、采用t分布拟合收益率分布等，为后续研究提供了清晰的指引。

本文介绍了一种结合ARCH模型的投资组合优化方案，通过捕捉金融市场的波动率聚集效应，实现了风险度量的动态化。文章详细展示了如何使用Python实现ARCH模型计算协方差矩阵的完整流程，包括数据预处理、模型拟合、异常处理和矩阵优化等关键步骤。实验结果显示，该方法在银行业股票组合中产生了较为集中的配置（第一大持仓占比66.4%），这反映出模型可能需要引入额外的权重约束。文章最后提出了多个改进方向，包括增加数据样本量、扩大资产池范围和添加交易成本约束等，为后续研究提供了清晰的指引。

扣非净利润是企业正常经营赚到的钱。就像小明的小卖部，除了正常卖货赚的钱，有时候会捡到钱或收到红包，但这些"意外之财"不能算在正常经营中。扣非净利润只计算正常卖货的收入，更能反映小卖部的真实经营水平。这就像要考察小明做生意的本事，就不能把他捡到的钱也算在内。

本文通过生动的小卖部经营案例，深入浅出地解释了上市公司三大核心收益指标。营业总收入好比小卖部一天收到的所有钱；归母净利润类似于付完成本后能带回家的钱；扣非净利润则是不计意外之财的正常经营收入。文章配以Python代码实现数据获取，助你快速掌握财务分析要点。无论是投资新手还是经验丰富的分析师，都能从这个接地气的比喻中获得启发。

归母净利润是企业最终能"带回家"的钱。就像小明经营小卖部，收到钱后要付给供货商的货款、付给房东的租金、支付水电费，最后剩下的才是真正能带回家的钱。这个数字最能反映企业的真实赚钱能力，就像家里储蓄罐里最终存下的钱。

营业总收入是企业经营规模的"第一道指标"。就像小卖部每天收到的所有钱，不管是卖零食、饮料还是文具，所有收到的钱都要计算在内。这个数字告诉我们小卖部的生意有多大，但还不能说明赚了多少钱，因为收到的钱还要付货款、房租等支出。

本文展示了一个创新的投资组合优化方案：利用通义千问长文本AI深度分析金融研报，为投资决策提供更全面的信息支持。文章主要介绍了如何将多篇行业研报信息整合到马科维茨资产组合模型中，通过get_ai_weights函数实现AI对投资组合权重的智能调整。采用低耦合设计，仅需修改单个函数即可完成从政策意图到研报分析的转换。实验结果对比了Qwen-Max、DeepSeek-V3和Qwen-Long三种AI模型的权重配置差异，展示了基于研报分析方案的优势。文章最后指出了当前方案在研报获取自动化和AI逻辑优化方面的改进

本文介绍了一种突破性的金融研报分析方案，通过整合Qwen-Long长文本大模型实现了批量研报的智能处理和分析。文章详细展示了如何使用DashScope API构建一个完整的研报处理工具，包括文件上传、内容分析和错误处理等核心功能。通过封装的get_ai_comments函数，系统可以自动处理多个PDF研报，提取关键信息，并根据AI角色设定提供专业的分析结果。该方案不仅解决了传统AI金融智能体信息输入不足的问题，还提供了一个可靠、高效的研报分析框架，为投资决策提供了更全面的数据支持。

毛利率看"材料成本后剩多少"营业利润率看"日常开销后剩多少"净利率看"最后真正能存多少"毛利率是刚做完冰淇淋时的喜悦营业利润率是付完店铺开销后的现实净利率是最后存进储蓄罐的真相。

记住：- 净利率看最终真实赚钱能力- 要减去所有能想到的支出- 像数储蓄罐里的钱- 这才是真正赚到的钱。

记住：- 营业利润率看实际经营赚钱能力- 要减去所有日常经营开销- 像开冰淇淋店要付房租水电- 算算每天真正能剩多少简单公式：营业利润率 = (卖价 - 材料成本 - 经营开销) ÷ 卖价 × 100%