<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[xingbuxing_py的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; xingbuxing_py]]></copyright><item><title><![CDATA[精华贴分享｜全天候杠杆ERC策略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/169925111</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/169925111</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 03 Nov 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文基于桥水全天候策略优化的中国多资产策略：采用ETF/LOF配置股票、黄金、商品，以30年期国债期货（TL）为杠杆锚，通过分层ERC实现风险平权，结合自适应调仓机制（阈值+时间触发），提升趋势跟踪能力。回测显示2023.11至今年化收益22%，最大回撤-6%；长期（2015年起）年化13.5%，最大回撤-9.3%。策略强调压力情景下生存优先，杠杆动态调整，避免强平。实盘验证稳健，兼顾容量与风险控制，适合追求β收益的投资者。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜一次炸板引发的研究：A股极端高开，为什么容易高开低走？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/169242327</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/169242327</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文从作者个股炸板、科创50高开低走的经历出发，用数据检验“A股大幅高开是否必然低走”。研究覆盖七类指数，分三层递进：第一层用滚动97.5%分位动态阈值纳入全部异常高开，发现普通异常高开无统一规律；第二层改用固定绝对阈值（如上证2%、创业板3%、科创50 4%），七个指数极端高开日开盘至收盘平均收益全部为负；第三层筛出历史最极端15次高开并复盘典型案例。小时数据显示回吐多发生在开盘后第一小时而非尾盘。文章还区分政策型与外围型高开机制，指出极端高开后次日略偏弱、第3—5日常有修复、20日重新受中期趋]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜大类资产的长期配置策略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/168532034</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/168532034</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文系统阐述基于美国大类资产的长期配置思路。通过回测16.5年数据，提出以SPY、TQQQ为主力，搭配黄金（GLD）、国债（TLT）、REITs（VNQ）、能源（XLE）、企业债（LQD）及现金（BIL）的动态再平衡策略。核心逻辑为利用TQQQ的凸性捕捉美股牛市收益，同时将利润再分配至低波动资产以对冲风险，实现年化25.64%收益与可控回撤。作者强调分散配置必要性，回应TQQQ归零担忧，指出其在极端行情下反可带来超额回报，并呼吁投资者提升认知，坚定执行策略。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜美联储加息、降息、不变，对大饼到底有没有影响？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/167700158</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/167700158</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文基于FOMC（美联储议息会议）历史数据，构造了一个判断当前是否处于加息状态的择时因子，并在大饼（比特币）上进行了回测验证。结果显示，加息期间空仓或做空均优于无脑买入持有，且优于均线择时；FOMC区间判断总胜率为55.17%。进一步的事件分析发现，加息后短期（1小时）大饼常出现反向波动，但中期（7天、30天）下跌概率显著上升；降息并非无脑利好，反而是利率维持不变阶段对大饼多头更友好。全文样本仅58次FOMC调整，结论仅供参考。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜研报复现优化：用两融数据反哺ETF轮动，构建年化超额10.80%的低换手率的“基股传花”策略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/166845187</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/166845187</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 11:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出一种基于“基股传花”逻辑的ETF轮动策略，通过整合个股融资余额与ETF资金流数据，弥补ETF自身数据维度不足。研究复现浙商证券研报，构建异常融资流入强度因子与ETF资金流因子，二者数学正交、逻辑互补，叠加后实现2020–2026年年化超额10.80%（夏普0.75），换手率仅24.4%。通过信号平滑等工程优化，显著降低交易成本，验证了利用个股信息反哺ETF轮动的可行性与有效性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜通过抱团率（前5%个股成交额占比）深入解析抱团与微盘风格关系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/166787929</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/166787929</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文基于官网“前5%个股成交额占比”数据，系统梳理A股历史上的历次抱团行情。文章首先定义什么是“抱团行情”及其核心特征，随后回顾2007年以来四次主要抱团行情的形成与瓦解过程，并结合日频数据分段分析2014-2015、2017-2018、2020-2021及2025年等时段抱团行情中市场风格与小市值策略的表现。最后，作者基于历史规律对当前抱团行情的持续性给出判断，并提出相应的应对措施。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜当牛顿遇到量化，会怎么样？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/166136629</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/166136629</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文以牛顿参与南海泡沫为例，探讨人性贪婪与市场情绪对投资的负面影响。通过回测18世纪伦敦股票数据，验证一套简单CTA策略在周频下表现优于日频，具备更低回撤与换手。虽无法预测泡沫破裂，但机械执行“趋势向上则持有、破位即离场”的规则，可有效规避追高杀跌。结论：量化不预测未来，而是用纪律约束情绪，将“何时买、卖、持”转化为可执行规则——真正的价值在于对抗人性弱点。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜烂板策略的最后一跳：alpha还在，还是已经被抢没了？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/165442417</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/165442417</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文基于量化小论坛策略分享会精华帖，复盘烂板策略实盘半年后的拥挤度变化。作者发现，随着参与者增多，烂板股票在集合竞价阶段的“最后一跳”越来越高，2026年精选烂板策略中位数升至100.30bp、P90达314bp。历史底层alpha依然存在，但拥挤成本已吃掉大部分剩余空间：实际开盘买入至下一交易日13:15均值仅0.29%、胜率44.2%，最后一跳平均侵蚀约1.15%/笔。全市场竞价虽同样增强，却只能解释一部分，烂板尤其是精选策略仍有不断扩大的超额最后一跳。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜TQQQ投资（一）：$1万如何变成$284万]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/164253628</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/164253628</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文基于2010-2026年16年真实数据，系统拆解TQQQ这只3倍杠杆ETF的收益与风险。文章从产品机制入手，重点讲清每日重置、复利效应和波动率衰减三大核心原理，并用真实案例说明：在持续牛市中TQQQ买入持有16年累计收益达28,336%，是QQQ的19.95倍；但在震荡市或高波动环境下，即使QQQ横盘，TQQQ也可能大幅亏损，2022年最大回撤高达-82.44%。文章最后给出适用人群、仓位管理和基于波动率的进出场判断框架，帮助投资者理性认识这只"极致收益vs极端风险"的杠杆工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜“当你寂寞时你会想起谁”——利用金融衍生品对冲护航]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/164045078</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/164045078</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 25 Aug 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文使用沪深300ETF的5分钟交易数据以及沪深300ETF期权的分钟数据，以2021年1月1日至2026年7月30日作为样本空间，研究利用认沽期权对投资策略（长持沪深300ETF）的对冲保护效果。研究的主要结论有：
1、不建议在大跌后购买认沽期权作为保护；
2、流动性原因，对冲标的优先考虑近月合约；
3、较为推荐的对冲标的是近月的平值、轻度虚值、轻度实值的认沽期权；
4、轻度虚值的认沽期权有利于极端环境下的保护，而轻度实值的胜率和中位数收益更高，有利于平日保护；
5、对冲保护推荐使用择时信号下的对冲保护]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜见微知著，A股逃顶的“密码”——基于本福特定律与微观结构的牛熊指标]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163845484</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163845484</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文探讨了股票市场中的&quot;对子顶&quot;现象（如88.88、33.33等特殊价格形态）作为市场情绪指标的量化研究。研究发现，通过构建DTP指标（对子顶股票占比）可以监测市场风险，当DTP超过15%时，后续10日平均收益为-4.06%，胜率仅35%。文章分析了2007-2026年的历史数据，显示DTP在2015年股灾、2021年抱团松动等关键时点均出现预警信号。2026年市场数据显示电子、通信等行业DTP已达19%-21%，提示硬科技主线过热风险。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜【策略常青】一条资金曲线，就能诊断策略是否失灵！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163643258</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163643258</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[【精华摘要】本文探讨量化交易策略的&quot;仙丹变魔丸&quot;现象——回测表现优异但实盘失效的问题。作者提出基于资金曲线的四大监测方法：1）KS检验比对收益分布差异（案例显示p=0.0026显著异常）；2）KL散度量化偏离程度；3）Wasserstein距离评估形态差异；4）夏普比率检验（实盘夏普值显著低于回测）。通过滚动监测这些指标，可早期预警策略失效，避免&quot;后知后觉&quot;的亏损。文中虚拟策略案例显示，四种方法均有效捕捉到实盘表现的异常偏离，为策略健康监测提供量化工具包。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜大A的K线五大经典形态量化分析（长上影线、长下影线、大阳线、大阴线、十字星）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163472681</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163472681</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 04 Aug 2026 17:00:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[【精华摘要】本文通过量化分析A股历史数据（5357只个股+17个指数），验证五大经典K线形态的预测效果： 长影线反常识：个股长上/下影线均为弱看跌信号（10日胜率＜50%），与教科书相反；指数长上影因极端底部样本（如2015股灾、2024.9.24行情）呈现&quot;假性看涨&quot;。 大阳线分化：指数大阳线后10日胜率65%（平均+2.2%），个股仅50%且易回吐，ETF居中（53.6%胜率）。 大阴线弱势：三类标的10日胜率51-54%，中位数涨幅+0.5%左右，无显著超跌反弹效应。 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜关于卖出的蒙特卡洛实验：A股日内主动离场策略]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163273069</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163273069</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 28 Jul 2026 18:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[但如果大盘暴跌超1.5%，这时候个股亏超2%就必须立刻剁掉，因为泥沙俱下，扛不住了。没错，说的就是我自己，中午休息的时候开心到被同事都猜出来是不是今天大赚，结果到收盘差点吃面，心情更像是过山车，于是乎周末痛定思痛，设计了这一堆实验。先试了傻傻地设个“亏2%就割”，结果发现完全不行，因为A股日内经常玩深V，你一割它就反弹，纯粹当韭菜。这套规则搞下来，每天能比死扛到收盘多赚一点点，而且大部分年份都管用，牛市虽然会少赚点，但熊市能救命。符合预期，干预降低波动，降的不只是回撤，在大牛市期间也会降收益！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜捡漏策略V2，年化37%，卡玛比率1.03]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163067030</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/163067030</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 21 Jul 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[房地产暴雷、消费崩塌等，BP高的股票恰恰是受打击最重的，ROE动量项虽然能惩罚恶化，但单季ROE变化滞后于股价变化，基本面恶化传导到ROE数据时，股价已经跌了一大截，全年策略-11.46%。BP排名动量=短期反转信号（最近涨多了变贵了就惩罚），静态排名已经选了最便宜的，短期涨跌不改变价值判断，便宜就是便宜，不需要再看最近有没有变便宜。上个月茶话会后发了一个策略，写的匆忙，发的也匆忙，回头看这个策略，太复杂了，不敢实盘，实盘回撤了都不好找原因，就尝试简化，简化的结果如下，年化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜炸板之上---形态事件策略方法论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162859210</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162859210</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[发现论坛里面，大家好像都有点卷炸板了，为了缓解一下大家拥挤的焦虑，本贴会提供做事件策略的方法论，第三节还会直接给一个我研究好的策略，本贴会从逻辑到实践，帮大家逐步拆解我是如何做事件策略的。这个条件的作用是过滤市场极端期，在股灾或剧烈调整期，几乎所有股票的波动率都会飙升，此时出现的"放量长上影"形态往往是恐慌性抛售中的技术性反弹，不是真正的洗盘信号。数据验证了第一章的假设：这些看起来很空的形态，反向做多确实是赚钱的，市场对这些形态的恐慌性抛售，确实创造了短期的反向机会。：当日收盘价相对开盘价跌幅超过3%。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜大A: 从抱团率和牛熊周期找找历史上的今天]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162654902</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162654902</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[核心资产、白酒、医药、新能源等方向高度抱团，小盘已经提前很痛苦，随后沪深300在2021年2月10日转熊，但小市值在2021年2月8日附近反而从熊转牛，后续120日小市值收益39.55%，相对沪深300超额49.96%。大盘熊、小市值牛的阶段，小市值日均涨幅仍然是正的，甚至历史累计收益非常高，这对应的是小盘独立行情、或者抱团瓦解释放流动性的阶段。最近60日，小市值收益-15.09%，沪深300收益1.14%，小市值相对沪深300超额为-16.23%。大盘跌30%，你跌15%，也是巨大超额，但是账户没涨。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜【大卫】全网首发：集合竞价数据逐帧拆解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162441580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162441580</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[集合竞价估计波动非常大，期间有91500涨停价开盘的票，也有91500跌停开盘的票，有集合竞价区间地天板也有天地板，下面我将用2025.5.30恒XX团为例，通过实盘和模拟计算推导，帮助老板们详细了解集合竞价背后的博弈情况。大家可以看到，和行情软件上看到的一样，在集合竞价未结束的时候，只能看到买1买2和卖1或者卖1卖2和买1的量，买1和卖1的价格相等（即当前的撮合价格）买1和卖1的量相等（即氮气撮合的最大的量），只有在集合竞价结束的时候。下方红绿柱的长度在集合竞价数据中的买1和卖1的量上进行了表达；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜[大卫] 全网首发：终于有人把集合竞价讲的明明白白]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162224547</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162224547</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 23 Jun 2026 17:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[老板们自从用上了QMT自动下单后一直在为如何下单，什么时候下单苦恼，有老板已经开始卷集合竞价下单了，但是集合竞价究竟是怎么一回事，竞价规则是啥，开盘价究竟是怎么产生的，怎么挂单既能保证成交又不对开盘价产生大的反身性影响，想必都是萦绕在不少老板脑袋上的黑人问号，话不多说，下面上干货。下图是我找了昨天的一只股票的集合竞价图，除了图中标识出的，需要补充的是未撮合量区域，显示绿色表示还有卖单在当前价格上等待继续撮合，红色表示还有买单咋在当前价格上等待继续撮合，日常看盘这个比较重要。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[精华贴分享｜每一次超级IPO，都在掏空市场？ ——A股“大市值IPO吸血效应”实证分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162034668</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xingbuxing_py/article/details/162034668</guid><author>xingbuxing_py</author><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 18:15:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[从2007年的四大行+保险（工行1万亿、建行2万亿、某石油8万亿），到2018年的工XX联+宁XX代+迈XX疗，再到2020-2021年的中XX际+金X鱼+中X信，2022年的中XX动（1.2万亿）+中X油（6500亿），几乎每隔几年，A股就会迎来一轮大市值IPO密集期。20-21年的超级白马牛市，或许是许多人形成“大市值IPO存在吸血效应”这一印象的重要来源，但事实远比直觉复杂，在同一轮IPO密集发行周期中，市场既出现过明显的“被吸血”阶段，也出现过随后快速“反超”的阶段。]]></description><category></category></item></channel></rss>