- Ohlson O-score 破产概率建模:用 9 个变量把「会不会死」做成可交易信号
Ohlson O-score 破产概率建模:用总资产规模、杠杆、营运资本、流动性、现金流、资不抵债、连续亏损等 9 个会计变量写出线性 O-score,再用 logistic 映射成「未来两年破产概率」。本文用 Ohlson(1980) 原文口径逐变量实现,验证高 O-score 组困境频率单调上升、长短因子长期为正且对困境风险有定价,并诚实拆穿会计粉饰/幸存者偏差/做空不可得/危机样本稀疏四类真实陷阱(中阶)。
13 min Chinese - 链上 SOPR 与获利盘抛压信号:用花费产出利润率做链上择时
SOPR(Spent Output Profit Ratio,花费产出利润率)是链上最干净的一块「获利盘温度计」:每枚币被花掉时的卖价相对它上次链上移动时的成本,盈利就是 SOPR>1、亏损就是 SOPR<1。本文用自洽合成 BTC 路径从零构造「平均建仓成本」(EMA 近似 realized price),画出 SOPR 获利盘区间带,并回测「aSOPR<1 建仓、>1.04 清仓」的成本基础择时:前向回归负斜率(−76.7%/单位、逐日 t=−29.4,越低未来 30 日越涨)、择时终值 4.26x 跑赢买入持有 1.07x、回撤 −22.6% 优于 −28.9%,并诚实拆穿交易所虚增市值/休眠币沉没成本/赢家恒赢偏差/阈值主观/样本内过拟合/合成自证六类真实陷阱(中阶)。
14 min Chinese - 巴黎期权与部分触及障碍:给障碍加一段观察窗,敲出就不再靠运气
普通障碍期权只要价格「瞬时」碰到障碍线就当场敲出,太容易被毛刺和瞬时跳空误杀。巴黎期权(Parisian option)改了规则:必须「连续」低于/高于障碍累计达到一段观察窗 D 才算敲出。这一个「持续时长」维度,让障碍从瞬时事件变成累计过程,定价、对冲和行为含义都完全不同。本文用蒙特卡洛从零实现标准障碍 vs 巴黎式障碍,验证价格介于标准与欧式之间,扫描触及窗 D 的敏感性,并指出累计计时、离散化与路径依赖三类真实陷阱。
13 min Chinese - 专利质量因子:用发明专利授权构建创新 alpha
专利数量很容易被刷,但「质量」刷不出来——Kogan et al. (2017) 用「前向引用次数/专利」度量创新质量,发现它比专利量更能预测未来超额收益。本文用自洽合成面板从零构造专利质量、注入创新浪潮,构建「多高质/空低质」因子,横截面 t 统计量 24.4、年化 22.3%、Sharpe 2.31,五分位年化收益严格单调(22.4%→48.9%),并诚实拆穿引用堆量/披露滞后/行业周期/幸存者偏差/质量≠护城河/做空成本六类真实陷阱(中阶)。
13 min Chinese - Piotroski F-score 财务健康打分:用 9 道题筛出基本面的「病弱股」
Piotroski F-score 财务健康打分:用盈利能力、杠杆/流动性/融资、经营效率三大类共 9 条基本面准则给公司打 0-9 分,专门识别「表面便宜、实则病弱」的价值陷阱。本文用 Piotroski(2000) 原文口径逐条实现,验证高 F 组合显著跑赢低 F 组与市场、按分数桶收益严格单调,并诚实拆穿会计操纵/幸存者偏差/样本失衡/做空约束四类真实陷阱(中阶)。
11 min Chinese - 稳定币供给与加密市场流动性领先指标
稳定币(USDT/USDC)的总供给,是加密市场里最接近「场外干火药」的观测变量——新铸的稳定币若不进场就是链上闲置的美元,一旦进场就变成买盘。本文用自洽合成路径构造约 4 年稳定币供给(20B→209B)与独立 BTC 路径,量化「稳定币供给增速 → 未来 30 日 BTC 收益」的领先性(前向回归斜率 t=11.45),并回测流动性择时:终值 9.93x vs 买入持有 8.11x,并诚实拆穿增发≠买盘、交易所铸币虚增、口径不一致、监管冲击、与价格同步而非领先、样本内过拟合六类真实陷阱(中阶)。
11 min Chinese - 供应链集中度因子:用客户/供应商依赖量化基本面风险
一家公司的风险,不只在自己账上,也在它最依赖的那几个客户和供应商手里。客户集中度 HHI 越高,大客户流失时收入塌方越狠;供应商集中度越高,断供时成本飙升越凶。本文用自洽合成面板从零构造客户/供应商集中度、注入依赖冲击,构建『空高集中度/多低集中度』因子,横截面 t 统计量 −15.7、年化 9.5%、Sharpe 1.66,且 alpha 几乎全部来自危机期(危机 71.9% vs 平静 3.9%),并诚实拆穿披露失真、共同冲击、幸存者偏差、行业结构、集中度≠风险、做空成本六类真实陷阱(中阶)。
11 min Chinese - 量化因子挖掘实战:从数据预处理到Alpha衰减应对
量化因子挖掘实战 - halo的技术博客
8 min Chinese
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