维克兜率天-优快云博客

原创【维克】复合型CTA：趋势+套利的双轮驱动

趋势策略波动0.018，套利策略波动0.006——套利明显更"稳"。趋势策略某个月亏钱的时候，套利策略往往在赚钱（因为市场震荡时，价差机会反而更多）。当趋势策略在某些品种上"打脸"时（比如来回震荡的农产品），套利策略通过跨期、跨品种的价差回归，提供了稳定的收益。趋势策略的曲线是"横盘+暴涨"，套利策略的曲线是"稳步向上"。原本负相关的两个策略，如果相关性突然变成正相关（比如极端行情下一起亏），那"对冲"就失效了。比如，趋势策略连续6个月不赚钱，说明市场可能进入了长期震荡，趋势策略"失灵"了。

2026-11-06 00:00:00 195

原创【维克】均值回归型CTA：期货的“弹簧效应“

老李犯的错，是把"涨多了"当成"过头了"。但螺纹钢从1600涨到3000，可能只是从"严重亏损"回到"合理利润"，根本没过头。讲清楚商品期货的"弹簧"到底长什么样、用什么指标判断偏离、什么场景下均值回归有效，以及——开平仓和止损该怎么设计。当价格低，供给减少、需求增加，形成短缺，价格上涨。当某个品种库存处于历史高位，同时生产利润也很高（价格远高于成本），说明"供大于求 + 暴利"，价格下行的压力很大。老李看空，理由是"涨太多了，肯定要跌"。因为均值回归的"诱惑"太大了——价格越偏离，你越觉得"该回归了"。

2026-11-05 00:00:00 429

原创【维克】趋势型CTA：期货市场的“追涨杀跌“

大部分人做不到"让利润奔跑"，因为他们受不了"到手的利润又还回去"的心理折磨。讲清楚它的收益到底从哪来、经典的策略有哪些、周期该怎么选，以及——它的资金曲线为什么长得那么"怪"。：常见组合有5日/20日、10日/60日、20日/120日。你可能一年交易100次，其中60次是亏的（小亏），30次小赚，只有10次是大赚。而趋势跟踪策略的"追涨杀跌"，是有明确规则、有严格风控、有仓位管理的。趋势策略在震荡市里，会反复被"假突破"打脸，产生连续回撤。历史上，优秀的趋势CTA产品，回撤20%-30%是正常的。

2026-11-04 00:00:00 223

原创【维克】商品CTA策略：期货市场的量化主战场

这个"低相关"，在资产配置里的价值巨大。但如果你在股票之外，配一部分CTA，那么市场大跌时，CTA可能赚钱，对冲掉一部分损失。主流的品种（螺纹钢、铁矿石、豆粕、白糖、原油等），日均成交额都在百亿以上，流动性非常好。这意味着，你用较少的资金，就能控制较大的头寸。期货市场有双向、T+0、杠杆三大优势，品种覆盖农产品（季节性）、工业品（周期性）、贵金属（避险性）。讲清楚CTA是什么、它在期货市场有哪些天然优势、商品期货的品种特性，以及——国内的量化环境到底怎么样。这种"低相关"，让它成为资产配置里的"压舱石"。

2026-11-03 00:00:00 395

原创【维克】事件策略风控：公告后的“踩踏“风险

但请记住，那些让你觉得"十拿九稳"的事件，往往正是风险最大的时候——因为你看到的，是别人想让你看到的；比如，你赌"某利好会带动股价上涨"，那么"如果利好公布后三天，股价不涨反跌"，就说明市场不认可这个逻辑，该走。后来监管严了，加上市场成熟了，高送转反而被解读为"公司没有更好的投资方向，只能玩数字游戏"，公告一出就跌。因为市场的注意力会转移——从"项目有多大"转移到"钱从哪来"，从"业绩超预期"转移到"是不是一次性收益"。市场一开始只看到了"百亿"两个字，等冷静下来，一算账，发现这是个"画饼"。

2026-11-02 00:00:00 356

原创【维克】事件策略进阶：跨市场事件与连锁反应

有些传导是隐性的、间接的，需要你顺着产业链一层层推（比如"某化工原料涨价→下游某个细分产品毛利改善→某家小公司受益"，这种就少有人第一时间想到）。讲清楚事件是怎么从一个市场传导到另一个市场的、传导的逻辑链条长什么样，以及——你该怎么设计一套"事件联动"策略，提前埋伏。如果你只做第一层的"石油股"，你赚的是最快的钱，但也是最拥挤的；如果你能提前埋伏第二、第三层，你赚的是更"干净"的钱，因为大部分人反应不过来。原油是化工的"粮食"。第二天，A股的人工智能板块，从开盘就一字涨停，跟风的概念股连续拉了好几个板。

2026-11-01 00:00:00 562

原创【维克】指数调整：哪些股票会被“强制买入“？

跟踪沪深300的指数基金、跟踪MSCI的海外ETF，它们的任务不是判断哪只股票好，而是"指数里有什么，我就买什么"。指数效应这件事，本质上是在赚"规则"的钱，而不是赚"判断"的钱。——排名在前400的优先纳入，排名在后600的优先剔除，中间地带的老成分股可以保留。很多人吃亏就吃在这里：看到股票因为纳入指数涨了，追进去，结果生效日一过，被动资金买完了，没人接盘了，股价回落，套在高位。对A股影响最大的是"纳入因子"的调整，比如2019年把A股纳入因子从5%提到20%，直接带来几百亿外资流入。

2026-10-31 00:00:00 272

原创【维克】分红事件：送股派息背后的量化机会

DividendStock("600036", "招商银行", 35.00, 1.97, 5.50, 0.36, 15, "银行"),DividendStock("601398", "工商银行", 5.20, 0.31, 1.05, 0.30, 15, "银行"),DividendStock("601988", "中国银行", 4.10, 0.24, 0.78, 0.31, 15, "银行"),它和上一篇文章讲的盈利惊喜（质量因子）可以形成互补——一个赚"确定性分红"的钱，一个赚"增长超预期"的钱。

2026-10-30 00:00:00 433

原创【维克】财报季“捡钱“指南：预期差交易全解析

EarningsEstimate("000001", "平安银行", 2.10, 2.50, 1.80, 25, 2.25, "up", "银行"),EarningsEstimate("000858", "五粮液", 8.50, 10.00, 7.50, 30, 9.20, "up", "白酒"),EarningsEstimate("600036", "招商银行", 5.50, 6.50, 5.00, 26, 5.80, "up", "银行"),另一种解释是：市场对"预期差的持续性"存在低估。

2026-10-25 00:00:00 348

原创【维克】拆单也有段位？从TWAP到IS再到TDVP，机构拆单算法全解析

早盘和尾盘市场成交量大的时候，他的单量太小了，没能充分利用那些流动性好的时段。到了中午成交量萎缩的时候，他又在买，但那个时段的流动性差，价格容易被推偏。那天市场走势比较平稳，IS算法判断：既然市场波动不大，那就应该加快节奏，早点买完，减少夜长梦多的风险。2019年秋天，国内一家中型量化私募的基金经理老张做了一个决定：要在两天内建仓一只股票，总共买入800万股，当时市价35元，总金额大约2.8亿元。今天这篇文章，我们就来拆解机构的拆单算法——从最简单的TWAP，到经典的VWAP，再到前沿的IS和TDVP。

2026-10-24 00:00:00 490

原创【维克】超预期财报：如何用“盈利惊喜“选股？

欧洲能源危机推高了光伏需求，这家公司的出货量翻了三倍，而分析师的模型还停留在去年的增长率上。"只有当公司连续两三个季度都超预期时，市场才会承认"这家公司的基本面确实变了"。一家公司赚了100亿很好，但如果市场预期它赚110亿，那不叫惊喜，叫不及预期。这个认知差，就是你赚钱的空间。SUE的好处是标准化了——不同公司的EPS绝对值差异很大（茅台50多块，某些小公司几毛钱），但SUE可以跨公司比较。所以，如果你发现一家公司的管理层一贯给出保守指引，而且历史超预期的频率很高，那你可以合理预期它未来也会继续超预期。

2026-10-23 10:53:43 171

原创【维克】VWAP策略：机构下单的“价格锚点“

你的大单向市场传递了信号。可以说，理解了VWAP，你就理解了机构是怎么下单的，也理解了市场微观结构中一个非常重要的维度。你的均价会是VWAP附近的水平，但如果你的判断是"今天不该买"，那VWAP策略帮不了你。如果你的对手盘知道你在跑VWAP策略（大机构的订单通常会被交易对手猜到），他们可能会在特定时段"狙击"你——比如在你需要大量买入的时段，故意抬高价格，让你以更贵的价格成交。对于基金来说，如果你的成交均价优于VWAP（买的时候低于VWAP，卖的时候高于VWAP），说明你的交易员执行得好，给基金省了钱。

2026-10-23 00:00:00 282

原创【维克】日内策略：开盘30分钟定输赢？

更麻烦的是，日内策略的盈利来自于短期的价格偏差（比如开盘的过度反应、盘中的均值回归）。这些偏差的"量"是有限的——市场上的"错误定价"就那么多，你管理的资金越多，每个错误定价能分到的就越少。如果你的策略管理的资金从1亿变成10亿，你每天的成交量就要变成10亿。这时候你本身就是市场的一部分了——你的买入会推高价格，你的卖出会压低价格。集合竞价是"前奏"，9:30-9:45是高潮，10:00后进入平稳期。是"价格发现"——让所有人在同一个时间提交买卖订单，然后系统找到一个能最大化成交量的价格，作为开盘价。

2026-10-22 00:00:00 188

原创【维克】波动率策略实战：如何构建中性组合？

中性组合通常是Long Gamma/Short Theta的——你从动态对冲中赚Gamma的钱，但要付出Theta（时间）的成本。结果他发现了一件有意思的事：即使组合对方向完全"免疫"了（Delta中性），组合的价值依然每天在变。但很少有人提到的是：就在Black-Scholes模型发表的同一年，一个叫Leland Whistington的人在另一间办公室里，做了一件完全不同的事。Theta和Gamma是一体两面：高Gamma的期权通常Theta也大（你获得了"加速度"的好处，就要付出"加速融化"的代价）

2026-10-20 00:00:00 555

原创【维克】波动率倾斜：为什么虚值期权总是“贵“的？

1987年之前，期权市场上有一个"常识"：相同到期日的看涨期权和看跌期权，如果离当前价格的距离一样远（比如一个在行权价110，一个在行权价90，当前价格100），它们的隐含波动率应该差不多。期权的隐含波动率曲线，不再是教科书上画的对称"微笑曲线"，而是变成了一个明显的"歪嘴"——左边（低行权价、虚值Put）高高翘起，右边（高行权价、虚值Call）平平无奇。如果你不知道波动率倾斜的存在，用同一个隐含波动率给所有行权价的期权定价，你会系统性低估虚值Put的价值，高估虚值Call的价值。恐慌的传播速度远超乐观。

2026-10-19 00:00:00 103

原创【维克】VIX指数：市场的“恐慌温度计“

2015年8月24日，一个普通的周一。全球交易员打开屏幕的那一刻，所有人都倒吸了一口凉气——美股期货暴跌5%，欧洲股市集体跳水3%以上，亚太市场更是惨不忍睹。A股千股跌停，港股恒生指数单日暴跌超10%。而最让人窒息的数字，是VIX。前一天还在12附近的VIX指数，像被点燃的火箭一样，三天之内飙升到53。三天，翻了四倍多。53是什么概念？相当于市场预期未来30天的年化波动率达到53%。也就是说，市场在告诉你：未来一个月，标普500有可能涨15%，也有可能跌15%，或者更夸张。那一刻，所有持有"做空波动率"策略

2026-10-18 00:00:00 204

原创【维克】波动率溢价：做多波动率也能赚钱？

'reason': f"期权价格涨至入场价的{current_option_price/entry_price:.1f}倍，触发止损"'reason': f"隐含波动率处于{iv_percentile:.0%}分位，VRP={vrp:.2%}，卖期权有优势",你卖出一个看涨期权，理论上价格可以无限上涨，你的亏损也就无限。就像推土机前捡硬币——大部分时间你在捡硬币（稳定赚期权费），但推土机（极端波动）来的时候，你来不及跑就完蛋了。如果你是持续卖期权的，每年多赚4-5%的超额收益，复利20年，差距就非常大了。

2026-10-17 00:00:00 196

原创【维克】统计套利建模：从因子到信号的完整流程

当时世界上最牛的几个量化对冲基金——Renaissance、D.E. Shaw、Citadel——在同一年都遇到了同一个问题：它们的统计套利模型，突然不灵了。比如你用了当前的成分股列表来构建过去的配对，但你忘了——过去的成分股和现在不一样，有些股票是后来才加进来的。'message': f'Z-Score={zscore_current:.2f}极端偏离，可能结构断裂',你跑了一组配对交易，发现Z-Score=1.8的时候开仓、0.3的时候平仓，年化收益25%，夏普比率2.5。统计套利模型不是建好就完了。

2026-10-16 00:00:00 156

原创【维克】统计套利：寻找市场的“定价误差“

但你的模型告诉你，按照历史数据，这类合并的标的中，收购方的股价平均会在两周内上涨5%。有意思的是，他的导师——大数学家庞加莱——在评审意见里写了一句话："巴舍利耶把概率论用在了金融上，这很有趣，但跟金融市场有什么关系呢？你买入H股，同时卖空A股，等两边价格收敛，你就赚了30元的差价。当它们的价格差偏离历史均值时，做多被低估的那个，做空被高估的那个。因为巴舍利耶做的事情，本质上就是统计套利的雏形——用数学模型发现市场价格的"不合理"，然后从中获利。买入的人多了，价格就上去了，回到了合理水平。

2026-10-13 15:14:54 165

原创【维克】网格交易风控：暴跌时如何保住本金？

'message': f'总亏损超过10%（{current_pnl:.0f}元），触发止损','message': f'资金状态健康，Buffer={self.buffer:.0f}元',参数也调得不错，间距2%，20层网格。'message': f'已达最大层数{self.max_layers}，禁止继续加仓','message': f'网格资金低于30%，剩余{remaining:.0f}元','message': f'网格资金即将耗尽，剩余{remaining:.0f}元',

2026-10-12 17:23:12 180

原创【维克】网格参数优化：间距越大越好还是越小越好？

'reason': f"波动率变化{vol_change:.0%}，{'加大' if action=='WIDEN' else '缩小' if action=='TIGHTEN' else '保持'}间距"他不信邪，觉得可能是行情不好，继续跑。更麻烦的是，很多人在这两个极端之间反复调整，今天觉得格子太密了改大点，明天又觉得太稀疏了改小点，调来调去，最后一算总账，还不如不动。而同期，另一个朋友用2%的间距跑同一标的，虽然成交次数只有他的五分之一，但每次都有实打实的利润进账，最终收益反而正了2.8%。

2026-10-11 10:10:46 183

原创【维克】网格交易：震荡行情的“收割机“

self.cash = capital_per_grid * len(grid_params.grid_lines) // 2 # 初始现金。机构有几百人的研究团队，有模型，有数据，有产业链调研，照样判断错。你会发现，它确实没有你想的那么简单，但也没有那些卖课的人吹的那么神。价格涨破上限，你手里没货了，后面的涨幅跟你无关。价格跌破下限，你满仓被套，后面的跌幅全是亏损。假设每格利润2%，手续费双边0.2%，那手续费占利润的10%。当价格从95反弹到100，你卖出100股，赚了5元×100股=500元。

2026-10-10 14:17:51 360

原创【维克】趋势跟踪实战：风控比技术更重要

'message': f'总回撤{drawdown*100:.1f}%，超过限制{self.max_drawdown*100:.0f}%，全面停止交易''message': f'单日亏损{abs(daily_pnl):.0f}元，超过限制{self.max_daily_loss:.0f}元，停止交易'亏50%，要赚100%才能回本。'message': f'总回撤{drawdown*100:.1f}%，接近预警线，减仓50%'不是因为1-2%有多精确，而是因为：如果你单笔亏2%，连亏十笔，你还剩82%。

2026-10-09 15:16:08 85

原创趋势过滤：避免被“假突破“反复打脸

return False, f"突破幅度{breakout_pct*100:.2f}%，未达阈值{threshold*100:.1f}%"'reason': f'幅度不足：{breakout_pct*100:.2f}% < {threshold*100:.1f}%',result['details'].append(f"✗ ADX={current_adx:.1f}，震荡市场，不建议趋势跟踪")result['details'].append(f"✓ 已确认{self.confirm_days}天")

2026-10-08 14:36:18 282

原创【维克】趋势线识别：手工画线也能量化？

你必须把"趋势线"变成一个精确的数学定义——什么是、什么不是，清清楚楚，没有灰色地带。从最基础的几何原理，到 touches 识别，到斜率分析，到突破确认，到最后怎么变成一个可以回测的策略。但"有主观性"不意味着"不能量化"——只要你能把主观判断变成精确的参数和规则，计算机就能帮你执行。趋势线告诉你"线在哪"，趋势过滤告诉你"现在该不该做"。它最大的价值不是帮你赚钱，是帮你把模糊的"看图感觉"变成精确的"数字信号"。同一张K线图，张三画的支撑线在100块，李四画的在98块，王五画的在102块。

2026-10-07 12:18:44 313

原创【维克】通道突破：画出趋势的“轨道线“

标准差假设价格服从正态分布，但金融市场的收益率分布有明显的"肥尾"特征——极端行情出现的概率远高于正态分布的预测。你必须用昨天的通道值来判断今天的突破，因为今天的通道值包含了今天的价格信息——如果你用今天的通道判断今天的突破，就等于提前知道了结果。你找到的"最优N"很可能只是恰好适配了历史数据的噪音。选择参数时，要选一个"在较宽的范围内都表现不错"的值，而不是"在历史数据上表现最好"的值。价格突破N日最高价的那一刻，就是趋势确认的那一刻——你没有在等"均线的交叉确认"，而是直接在"事实发生时"就行动了。

2026-10-06 15:22:39 278

原创【维克】海龟交易法则：40年前的秘密武器

于是，他们在《华尔街日报》《波士顿环球报》《纽约时报》上登了广告，招到了13个人——有大学生、有游戏厅员工、有保安、有前会计师、有一个19岁刚毕业的小伙子叫柯蒂斯·费思。这个思想在今天的量化界已经是常识，但在1983年是革命性的。国内期货10品种组合（螺纹、沪铜、铁矿、原油、豆粕、棕榈油、PTA、郑棉、沪金、沪银），2018-2024年，系统2（55日突破）+ 2N止损：。当你写不出像Curtis Faith那样的钢铁意志时，至少你可以写一段代码，让程序在你犹豫的时候替你下单，在你恐惧的时候替你持仓。

2026-10-05 13:43:37 318

原创【维克】趋势跟踪：让利润奔跑的艺术

这不是胆怯，这是数学——1%的风险意味着即使连亏10次（概率约1.3%），账户也只回撤10%，完全在可恢复范围内。这是它最大的优点，也是它最大的缺点——当市场风平浪静、没有明显趋势时，趋势跟踪会反复止损、持续亏钱。涨了→更多人买入→继续涨。这个排序和市场的"供需弹性"有关——商品的供需调整最慢（开矿要几年、种大豆要一季），所以价格趋势最持久。当所有"抄底"的人都在被反复埋葬时，趋势跟踪者在做空、在跟随下跌、在让利润奔跑。这三个因素——信息非均匀传播、行为从众性、供需调整的时间滞后——是趋势存在的根基。

2026-10-04 12:56:47 205

原创【维克】配对交易的季节性：哪些品种适合长拿？

但到了Q2-Q3（夏季饮料旺季），两者的竞争策略差异会被放大——谁的新品卖得好、谁的渠道促销力度大，这些季节性因素会让价差出现方向性偏移。下期：我们会从配对交易的季节性，进一步扩展到多品种组合的季节性管理——当你同时运行5-10个配对时，如何根据宏观环境动态调配每个配对的权重？如果你对周期位置没有把握，最好在库存周期的"中段"执行配对（既不是顶部也不是底部），因为这时候行业趋势最弱，配对关系最稳定。这是一个适合"长拿"的配对类型，因为AH溢价有很强的均值回归特性（通常在10-15%的区间内波动）。

2026-10-03 15:59:04 309

原创【维克】价差交易实战：配对交易的核心参数设置

入场阈值越低（比如1.0σ），信号越多，但每次价差偏离不够大，单次收益薄。入场阈值越高（比如2.5σ），每次收益丰厚，但信号稀少，资金大量时间闲置。出场阈值越宽松（比如1.0σ），快进快出效率高，但放弃了后续回归的利润。入场阈值决定了交易频率和持仓时间，出场阈值决定了每次收益和持仓时间，交易成本又反过来约束了最低收益要求。原因很简单：配对交易的利润本来就薄——你赚的是价差回归的钱，不是单边趋势的钱。：出场设在0.5σ，但价差的半衰期是12天，0.5σ的出场意味着平均持仓要10天以上。

2026-10-02 23:50:09 391

原创【维克】协整检验：找到天生一对的配对品种

差的价差图：虽然p值 < 0.05，但图上能看到明显的上升或下降趋势（弱平稳），或者在某个时间点前后出现了永久性的偏移（结构断点）。事后复盘，他才发现一个关键事实：这两只股票确实是"同涨同跌"的，相关性很高，但它们的价差一直在往上漂移——东方财富的估值中枢从2018年开始就不断上移，中信证券没有跟上。但如果你的朋友最近换了工作，新公司更远，他的到达时间每天比你晚半小时，而且这个差距还在慢慢扩大——你们依然高度相关（都受早高峰影响），但时间差不再稳定了。它更像是一根绳子，一旦拉开，就永远拉开了。

2026-10-01 20:40:14 95

原创【维克】配对交易：两只股票的“引力波“

你赚的是"价差回归"的钱，不是"市场涨跌"的钱。它的逻辑极其优雅：找两只"应该同涨同跌"的股票，当它们的价格关系出现异常偏离时，做多被低估的那只、做空被高估的那只，等价差回归时平仓赚钱。：价差回归的幅度有限（通常几个百分点），所以配对交易是低收益、低风险的策略——年化收益通常5-15%，波动率5-8%，夏普比率反而可能很高（1.2-2.0）。在量化交易的所有策略类型里，有一类策略特别"反直觉"——它不关心大盘涨还是跌，不关心个股涨还是跌，它只关心一件事：两只股票之间的关系，偏离了正常水平没有。

2026-09-30 12:57:29 352

原创【维克】弹性策略：用“乖离率“捕捉超跌反弹

这篇文章，我要帮你把乖离率从一个"看看就好"的技术指标，升级成一个有完整入场、出场、风控逻辑的量化策略。如果你提前用过去5年的数据校准了12日乖离率的分布，你会发现-20%对应的百分位是0.5%以下——在统计意义上，这是一个极其罕见的极端事件。极端事件之后，回归是大概率事件。当均值相对稳定时，乖离率的分布近似正态分布（实际上有负偏），偏离的极端值具有明确的统计意义。如果你在那段时间看乖离率，会看到一个惊人的数字：6日乖离率触及-15%，12日乖离率触及-25%——这是过去5年从未出现过的极端值。

2026-09-29 17:11:17 299

原创【维克】均值回归：跌多了会涨，涨多了会跌

但均值回归告诉你：恰恰相反，涨多了该卖，跌多了该买。它不需要你"判断"价格是否"跌多了"，而是用统计检验告诉你：当前偏离是否已经超过了历史均值的一定倍数，回归的概率有多大，预期的回归周期是多长。反过来也是，半衰期5天的品种你持仓30天，早就回归完了，后面的持仓纯粹是在承担随机波动风险。从美股到A股，从黄金到原油，从外汇到债券，只要价格是由供需基本面决定的，偏离越大回归的概率就越高。这篇文章，我会从均值回归的底层逻辑讲起，到它的数学基础、实操步骤、风控要点，帮你完整搭建一套可落地的均值回归策略框架。

2026-09-28 22:06:14 323

原创【维克】动量崩溃：为什么明星策略会突然失效？

是那些在前12个月里跌得最惨的股票——雷曼兄弟的遗毒、问题资产托管银行、地产股。回测显示：跳过最近1个月的动量信号，崩溃频率降低约40%，年化收益只降低不到1个百分点。跳过这1个月，等于在信号里加入了"短期反转保护"——避免买入那些短期涨过头、即将回调的品种。：动量崩溃不是策略出了bug，而是策略暴露在了它最怕的市场环境中——剧烈反转。动量崩溃不是bug，是feature——它跟动量效应是一枚硬币的两面。特征：崩溃幅度中等，但持续时间较长（1-3个月），因为风格切换通常需要时间完成。

2026-09-27 14:00:58 325

原创【维克】时序动量：追涨杀跌的数学原理

如果你用的是截面动量，你会继续持有"跌得最少"的股票组合，它们一样在亏钱。AQR资本（Cliff Asness创立）的时序动量策略是业内标杆，他们在期货、外汇、固定收益上同时运行时序动量，利用不同资产的趋势低相关性分散风险。这个区别看似微小，实则是两套完全不同的决策框架——在趋势明确的市场里，时序动量远比截面动量直观有效。这不是玄学，是大数定律。逻辑：波动大的时候少做，波动小的时候多做，让每笔交易的风险贡献大致相等。5%的收益配10%的波动，远不如5%收益配2%波动——后者趋势更"实"。

2026-09-26 14:06:01 343

原创【维克】截面动量：如何用“强者恒强“选出下一只牛股

1993年Jegadeesh和Titman在《Journal of Finance》上发表的经典论文，用1965-1989年的美股数据证明：过去3-12个月表现最好的股票组合，在未来同样周期内继续领先。原因是个税抛售——投资者在年底卖出亏损股票避税，1月重新买入，导致上一年跌最多的股票在1月反弹最强。：比如同时计算3个月和12个月的动量排名，取加权平均作为最终的动量分数，兼顾短期爆发力和中期趋势持续性。剩下的，交给概率和时间。：动量+价值是经典双因子组合，在高动量股中选估值合理的，降低追高风险。

2026-09-25 12:02:44 200

原创【维克】十种策略、一张地图、一个选择

动量策略告诉你"价格有惯性"，均值回归告诉你"价格会回家"，配对交易告诉你"两个相关的东西会重新靠拢"。每种策略都有自己的道理，都有自己的适用场景，也都有自己的致命弱点。动量策略告诉你"价格有惯性"，均值回归告诉你"价格会回家"，配对交易告诉你"两个相关的东西会重新靠拢"。每种策略都有自己的道理，都有自己的适用场景，也都有自己的致命弱点。学完今天这节，你会拿到一张完整的策略地图，知道每种策略适合什么场景、彼此之间怎么配合、新手该从哪个开始。一个只做动量策略的人，会觉得市场永远有趋势，追涨杀跌就是真理。

2026-09-24 15:23:51 175

原创【维克】多因子模型——量化世界的万物理论

前面讲了动量、均值回归、配对交易、趋势跟踪、波动率、日内交易、统计套利、事件驱动、CTA——九种策略，九种套路。print(f"因子{f}: IC={ic_mean[f]:.3f}, IC_IR={ic_ir[f]:.2f} ✓")print(f"因子{f}: IC={ic_mean[f]:.3f}, IC_IR={ic_ir[f]:.2f} ✗")前面讲的动量、价值、低波动，都是多因子模型的一个因子。A股的量化私募，九坤、幻方、明汯、灵均，管理规模加起来超过5000亿，底层框架也都是多因子。

2026-09-23 15:22:54 88

原创量化新手最大坑：虚假回测怎么一眼识破

更让人崩溃的是，交易者严格按照既定规则执行，没有情绪化操作、没有私自改参数、没有临场变通，每一笔交易都完全贴合回测时的策略逻辑，可最终的账户曲线，和历史回测的完美曲线截然相反，持续震荡下行、不断小幅亏损，短短一两个月就把前期所有的期待彻底击碎。换句话讲，这种精准卡点，不是策略优势，是策略最大的致命漏洞。不需要复杂工具、不需要高阶认知、不需要专业代码能力，任何人跑完一次回测，花几分钟对照校验，就能瞬间分辨策略是真有效、还是假完美，从根源杜绝回测赚钱、实盘亏钱的终极误区，彻底跳出新手量化最大的认知深坑。

2026-09-22 14:28:28 237

空空如也

空空如也