- 股票拆分效应:名义价格幻觉与流动性变化
拆分不改变任何基本面——总市值、股东权益、现金流一分钱不变,只是把一张 100 元的钞票换成十张 10 元的。但 Fama 1969 年的开山事件研究之后,几十年的数据反复确认:拆分公告日平均跳升 2%-3%,其后一年还有温和漂移。本文用 2500 个拆分事件的受控模拟拆解这个『不该存在』的效应:公告日 CAR +3.5% 与 12 个月漂移 +2.8% 的信号来源(管理层敢拆分 = 对盈利持续性有信心);名义价格幻觉——拆分把股价中位数从 176 元拉回 58 元的散户『舒适区』,成交笔数 +63%、小单占比 +26%,但相对点差不降反升 13%——活跃度改善不等于交易成本改善;策略拆解显示一大半『拆分收益』其实是动量的搭便车。附完整 Python 与拆分因子的实施陷阱(中阶)。
18 min Chinese - Tick Rule 与成交量同步概率:用逐笔方向重构知情交易强度
「这一笔成交,是买方砸出来的还是卖方砸出来的?」逐笔数据不带主动方标签,Tick Rule 用最朴素的规则补上它:价格上跳判买、下跳判卖、无变化沿用上一次方向。模拟实测其准确率约 75%,且随报价噪声增大衰减到 62%——它是有偏的测量仪,但足够支撑上层结构。真正的主角是 Easley-López de Prado-O'Hara 的 VPIN:先把时间轴换成成交量时钟(每桶等成交量),再算每桶买卖失衡的滚动均值——知情交易者带方向、带体量地进场时,失衡持续偏向一边,VPIN 从 0.09 抬升到 0.25。200 次模拟的分位数测试:VPIN 最高分位组随后的价格波动是最低分位组的 2.3 倍,信号在波动实现前抬升——这是它被称为『流动性危机温度计』的原因。同样诚实交代争议:Andersen-Bondarenko 质疑 VPIN 的预测力主要来自与成交量和波动本身的相关、2010 年闪崩中 VPIN 报警时点存在事后拟合嫌疑;tick rule 误分类在失衡计算中部分对消但在极端行情中系统性偏乐观。A 股逐笔成交带 BS 标志可跳过 tick rule 直接构造,是少数比美股数据条件更好的场景(中高阶)。
15 min Chinese - 三重障碍标注法:给金融机器学习一个不作弊的标签
「未来 20 日收益为正就标 1」——这个看起来无害的标注方式,是大多数金融 ML 项目失败的第一块多米诺骨牌:固定时间窗忽略路径(20 日赚 1% 收尾但中途浮亏 15% 也算「成功」),固定收益阈值让标签分布随波动率状态漂移(低波动期全是 0、高波动期全是 ±1,模型学的是波动状态不是方向)。López de Prado 的三重障碍法一次修掉这两个病灶:止盈、止损、最大持有期三道障碍先触先得,障碍宽度按 EWMA 波动率自适应缩放。合成数据实测:固定 ±5% 阈值下标签分布从低波动期的『超时占 27%』漂移到高波动期的『超时占 12%』,自适应阈值在两种状态下几乎不变;同一特征集同一逻辑回归,三重障碍标签的样本外概率校准更贴对角线,配套障碍退出把单笔最差浮亏从 -21.8% 截到 -15.4%——标签定义与退出规则一致,模型学的才是你要执行的东西。第四节直面代价:区间重叠让样本非独立,标准 K-fold 会把泄漏伪装成 IC——这正是唯一性加权与 Purged CV 的动机(中高阶)。
15 min Chinese - Vanna-Volga 定价:用三个希腊字母修正 BS 的微笑误差
「整条波动率微笑,只需要三个报价就能重建。」Vanna-Volga 是外汇期权柜台三十年的工作马:不引入任何随机波动率模型,直接用市场上流动性最好的三个工具(25Δ Put / ATM / 25Δ Call)的对冲成本修正 Black-Scholes 价格。逻辑是纯交易员式的——BS 假设波动率恒定,于是漏算了 vega(重挂)、vanna(∂Δ/∂σ)、volga(∂vega/∂σ)三个敞口的对冲费用;用三个锚点期权恰好搭出一个匹配这三个敞口的复制组合,组合的市场价与 BS 价之差就是微笑修正。Python 完整实现:解 3×3 线性方程组得对冲权重、修正价反推隐波,重建微笑在锚点覆盖区(±1.2σ)与参考微笑几乎重合;三个希腊字母各定微笑的一个几何自由度——vega 定水平、vanna 定偏斜(ATM 过零的奇函数)、volga 定曲率(两翼大 ATM 小),这正是它只需要三个报价的深层原因,与 SABR 的 α/ρ/ν 一一同构。误差分析给出诚实边界:锚点之间插值精确,两翼外推随期限拉长迅速发散,深度 OTM 与超长期限须换模型;它是插值器不是模型——没有动态、没有一致的联合分布,定价路径依赖产品会出错(高阶)。
14 min Chinese - 方差互换复制:用一篮子期权静态复制已实现方差
方差互换让你直接交易『未来已实现方差』,而它的公允价可以完全不依赖任何波动率模型——只需要一整条行权价上的期权报价,按 1/K² 加权买成一篮子,再配上动态 delta 对冲。本文从对数合约恒等式出发推导复制逻辑,用 Python 验证三件事:1/K² 权重组合对 log payoff 的逼近精度、行权价截断如何系统性低估公允方差(VIX 也逃不掉)、以及跳跃如何撕开复制的裂缝让方差互换多头意外受益。附完整蒙特卡洛验证代码与四类实盘陷阱(中高阶)。
12 min Chinese - VIX 期货基差交易:期限结构里的滚动收益与崩盘风险
「做空 VIX 期货是全市场最贵的保险生意——你是卖保险的那一方。」VIX 期货长期处于 contango(升水):期限结构向上倾斜时,期货合约随着到期日临近会沿曲线向下滑向现货,做空者赚取这段滚动收益(roll-down)。它的经济学本源不是无效市场,而是方差风险溢价——市场愿意为『崩盘时波动率会飙升』这份保护持续付费。10 年日度受控模拟拆出三层结构:contango 占比约三分之二、做空 1M 期货年化 8.6% 但最大回撤 -51%,收益分布偏度 -3.7(细水长流 vs 一夜爆仓的经典形态);最反直觉的实证:基差过滤(仅在 contango>2% 时做空)反而跑输无过滤——因为过滤把你踢出了 backwardation 尖峰后的快速回落段,而那正是空头单笔盈利最肥的区间;2018-02-05 Volmageddon 是这门生意的墓志铭:XIV 一夜 -96% 清盘,杠杆 ETP 的尾盘再平衡需求形成自我强化的轧空螺旋。诚实边界:模拟未含保证金追缴与流动性枯竭,真实崩盘中空头往往在最低点被强平(高阶)。
17 min Chinese - 零日期权 0DTE 对市场波动结构的冲击
0DTE(当日到期期权)已占 SPX 期权成交量近半,它改变的不是市场方向,而是波动的『物理性质』。核心机制是 Gamma 的时间集中:模拟显示剩 4 小时的 ATM 期权 Gamma 是 1 月期的 5.8 倍,且随到期临近发散——同样一手期权,0DTE 逼出的对冲流强度高一个数量级。做市商净敞口方向决定日内动力学:800 条路径模拟中,正 Gamma 日对冲流高抛低吸,5 分钟收益自相关 -0.098、日频波动压到 17.0%;负 Gamma 日追涨杀跌,自相关 +0.074、日频波动放大到 19.6%——同一基本面冲击,隔着敞口符号,动量与均值回归策略适用性互换。4000 日模拟显示负 Gamma 日 |r|>2% 的概率是正 Gamma 日的 2.2 倍(10.85% vs 5.22%),尾盘 30 分钟波动强度随 0DTE 占比从 1.36 抬到 1.85。诚实边界:净敞口方向不可直接观测、日内 OI 快照严重滞后、放大机制是条件性而非常态(中阶)。
11 min Chinese - 图神经网络:量化投资风险建模的下一个突破口
图神经网络:量化投资风险建模的下一个突破口 - halo的技术博客
12 min Chinese
返回
博客
第 33 页 · 显示 8 / 1446 篇文章
按年份查看 →