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AI智能体复现了过去20年的顶尖金融研究：大多数结果在原样本中成立，但数据一旦延伸到样本外，效果便明... 映翡量化 · 公众号 · · 昨天 · |
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机器学习选股，真正该优化的可能不是模型，而是标签 映翡量化 · 公众号 · · 2 天前 · |
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没有基金经理的投资组合：自动做市商如何成为可验证的投资组合产品？ 映翡量化 · 公众号 · · 3 天前 · |
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从黑箱预测到可解释模型：深度学习如何重构价格与交易的微观动力学 映翡量化 · 公众号 · · 5 天前 · |
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杠杆投机如何放大因子动量？——来自201个股票因子的证据 映翡量化 · 公众号 · · 1 周前 · |
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“涨跌次数”也能产生超额收益 映翡量化 · 公众号 · · 1 周前 · |
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递归式自我改进的经济学 映翡量化 · 公众号 · · 1 周前 · |
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投资组合优化：信息约束、条件有效前沿与因果识别的代价 映翡量化 · 公众号 · · 1 周前 · |
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因子数据也会“retroactive”：方法变化如何改写量化研究结论？ 映翡量化 · 公众号 · · 1 周前 · |
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不只看收益，更要看下行风险：Sortino比率的统计推断方法 映翡量化 · 公众号 · · 1 周前 · |
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有价Beta，无价Beta：市场到底在为哪一种风险定价？ 映翡量化 · 公众号 · · 2 周前 · |
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同一订单簿，为什么会得到不同的成交结果？——从聚合订单簿中识别FIFO执行的不确定性 映翡量化 · 公众号 · · 2 周前 · |
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指数成分股调整背后的博弈：交易者如何围绕指数调仓获利？ 映翡量化 · 公众号 · · 2 周前 · |
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