- 大模型能否预测股市?技术路径与核心挑战深度解析
大模型能否预测股市?技术路径与核心挑战深度解析 - halo的技术博客
13 min Chinese - 马氏距离金融湍流指数:用历史分布的『异常度』做风险开关
Chow et al.(1999)与 Kritzman & Li(2010)的金融湍流指数:把今天的跨资产收益向量与历史分布比对,马氏距离 d²=(r−μ)'Σ⁻¹(r−μ) 同时惩罚『幅度异常』和『相关性破坏』——股债同跌各 1.8σ 的日子,单看波动率毫不起眼,d² 却比股票单边大涨 2.5σ 的日子高一倍(13.0 vs 6.3)。本文 8 资产两 regime 模拟市场(15 年日频)实测:湍流指数判别真实 regime 的 AUC 0.941,湍流日 d² 中位 21.8 vs 平静日 6.5;湍流有记忆——今天高湍流明天仍高的概率 52% vs 无条件 10%,且高湍流日后 10 日组合收益均值 −0.22% vs +0.22%、波动 4.19% vs 1.90%——这正是风险开关能赚钱的两个前提。开关回测(昨日 d² 超滚动 90% 分位→仓位降至 30%):年化 5.12%→8.10%、Sharpe 0.49→0.92、最大回撤 −21.2%→−13.6%,只牺牲 11% 的在场时间。诚实边界:模拟市场 regime 差异极端且切换持久,是对该策略最友好的环境,真实市场改善幅度会小得多;Σ⁻¹ 高维时本身要先收缩否则 d² 全是噪声;阈值分位、减仓幅度均为拍脑袋参数未调优;开关在急跌第一天必然迟到,赚的是湍流的持续性而非预知力。
13 min Chinese - Michaud 重抽样有效前沿:用 Bootstrap 平均把优化器的极端权重驯服
Michaud 重抽样有效前沿:用 Bootstrap 平均把优化器的极端权重驯服 - halo的技术博客
11 min Chinese - 嵌套聚类优化 NCO:先聚类再优化的两层组合构建
Markowitz 优化器的误差会在相关资产之间共振:40 只资产、4 个板块的块状相关结构下,T=90 天样本协方差直接优化的 OOS 波动率 9.7%、总杠杆 3.1 倍。López de Prado 的 NCO 把问题切成两层:先按相关距离聚类把 40×40 矩阵切成 4 个小块,簇内各自优化、再在 4 个簇组合之间优化——T=90 时 OOS 波动率降到 8.1%、杠杆压到 2.0 倍,Bootstrap 权重标准差从 3.07pp 砍到 1.44pp(稳定性翻倍)。代价同样实测得到:T=1008 数据充足时 NCO(7.68%)反而略输给直接优化(7.52%),两层结构禁止跨簇对冲,是用偏差换方差的又一笔交易。与 HRP 的区别:HRP 全程不求逆,NCO 只是把求逆的规模变小——簇内维度低到样本够用时,二次优化的信息还能保留(中阶)。
11 min Chinese - 范数约束组合优化:用权重范数上限间接实现收缩
Jagannathan & Ma(2003)的著名发现:给组合优化加约束——哪怕是'错误'的约束——往往改善样本外表现,因为约束数学上等价于对协方差矩阵做收缩。本文 30 资产实验实测:T=120 天时无约束样本 GMV 真实波动率 14.17%、杠杆 2.6 倍,加上 ‖w‖₁≤1.5 降到 13.59%——U 形曲线在 1.5~2.0 触底,太紧(long-only 14.31%)和太松都不行。与 Ledoit-Wolf 收缩的等价性同样实测:T=60 时范数约束(14.21%)与 LW 收缩(14.37%)几乎打平,两条完全不同的药方殊途同归;T=504 时两者都自动退场。Bootstrap 权重稳定性:无约束权重标准差 6.65pp,L1 约束砍到 3.09pp,L2 约束 2.00pp——换手率直接受益。L1 上限还有副产品:‖w‖₁≤1 等价 long-only 且自动稀疏化(30 资产只留 10 个非零)。诚实边界:约束上限 c 是要调的超参(不如 LW 的 δ* 有解析解)、约束绑定时最优性损失是结构性的、对期望收益误差无能为力。
13 min Chinese - PIN 知情交易概率:用买卖单不平衡估计市场里有多少『内幕单』
PIN 知情交易概率:用买卖单不平衡估计市场里有多少内幕单 - halo的技术博客
11 min Chinese - 传播子模型 Propagator:把每笔成交的冲击衰减写成核函数
Kyle 说冲击是永久的,平方根定律说冲击是凹的,传播子模型(Bouchaud 2004)说:都对,但你们少了时间维度。每笔成交的冲击不是一个数,是一条衰减曲线 G(ℓ)=G₀/(1+ℓ)^β——价格是所有历史成交冲击残留的叠加。模拟实测三条 β 曲线的执行实验:50 笔子单打完后,β=0.9 时残留只剩 5.5%(冲击几乎全是暂时的),β=0.2 时残留 55.5%(切碎不消失);实证 β≈0.4-0.6 恰好卡在中间。模型最深刻的预言是扩散性悖论的解:订单流符号自相关是幂律长记忆(本文模拟 C(ℓ)~ℓ^-0.6),价格却近似随机游走——唯一自洽的方式是核衰减恰好抵消订单流记忆,β≈(1-γ)/2 的临界关系不是巧合而是市场自组织的结果。60000 笔模拟数据用 80 阶滞后 OLS 反解核函数:对数斜率估出 -0.483 vs 真实 -0.5,G(1)/G(10)/G(50) 全部贴住真值。工程含义:执行成本模型必须区分『打单时的峰值冲击』和『打完后的残留冲击』,TWAP 拆单省的钱全部来自衰减段;反过来做冲击套利(跟着大单买)赚的是同一段衰减。诚实边界:核的平稳性假设在危机中失效、线性叠加忽略流动性反馈、日内与日间核形状不同(中阶)
15 min Chinese - 从手工到自动:因子挖掘的工业化革命
从手工到自动:因子挖掘的工业化革命 - halo的技术博客
18 min Chinese
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