2026
1020 篇文章
- 累积局部效应 ALE：用条件期望修正相关因子下的边际效应
- 命名实体识别金融事件：从新闻里自动抽出公司-事件-时间
- 局部依赖图 PDP：把单个因子与收益的边际关系画成曲线
- SHAP 因子解释：用博弈论份额拆开每个特征对预测的贡献
- Autoformer 时序分解预测：用序列分解+自相关机制
- 共形强化学习交易：给 RL 动作一个可验证的覆盖保证
- 离线强化学习交易：用 CQL 保守 Q 学习做策略迁移
- Crossformer 跨变量预测：用维度分段注意力建模变量交互
- 深度状态空间交易：用线性 RNN 做高效长程建模
- GARCH-EMD 混合波动：用经验模态分解剥离趋势再做 GARCH
- 高斯混合聚类资产：用软分配把股票分成潜在风格群
- 图小波网络金融关联：把图卷积换成图小波
- 独立成分分析 ICA：把混合信号拆回相互独立的源
- Informer 长序列预测：用概率稀疏注意力砍复杂度
- 孤立森林异常检测：用随机孤立路径给极端行情打分
- Johansen 协整检验：用迹统计量与最大特征值锁定多变量长期关系
- 如何训练大模型成为股市预测专家：从数据到微调的完整指南
- 流形学习资产表征：用降维把高维因子铺成可看的地图
- 马尔可夫区制转移 VAR：让宏观变量在牛熊状态间自行切换
- 非负矩阵分解 NMF：把资产收益矩阵压成可解释的基与权重
- 非线性 Granger 因果：用神经网络把『谁预测谁』的单向箭头放宽
- One-Class SVM 异常检测：用高维边界圈出『不正常』的交易日
- 置换不变集合建模：用 DeepSets 处理无序资产集合
- 量化开发者的 Python 技术栈：从数据处理到机器学习的完整工具链
- 分位数 RNN 风险预测：用分位损失给出收益区间
- 稳健协方差 MCD 估计：用最小协方差行列式抗住极端值污染
- 得分匹配生成金融序列：用去噪分数匹配合成行情
- Set Transformer 金融表征：用诱导点注意力聚合多资产
- 平滑转移自回归 STAR：用连续过渡函数给 regime 加一条软边界
- 谱密度估计与周期分析：用傅里叶把隐藏的周期从噪声里拎出来
- 门限自回归 TAR 非线性建模：用状态依赖的回归捕捉市场不对称反应
- 向量误差修正模型 VECM：把协整关系写成向长期均衡的拉力
- 小波阈值去噪：用多尺度分解把高频噪声和真实跳变分开
- 词嵌入金融文本：用向量空间把公告语义变成可计算因子
- 金融新闻 Transformer 情感分析：用自注意力读标题
- 因果卷积金融预测：用膨胀卷积抓长程周期
- DCov 距离协方差：用特征映射的核把依赖关系写成距离
- 距离相关系数：用 Hilbert-Schmidt 独立性把非线性依赖从噪声里捞出来
- 逆强化学习策略偏好推断：从一段「赚钱轨迹」反推出它到底在优化什么
- 伊辛模型金融临界性：用「自旋翻转」把市场崩盘的相变算出来
- 卡尔曼滤波动态跟踪：用状态空间模型把噪声里的真值估出来
- 训练大模型成为股市预测专家：从通用语料到金融垂直领域的微调实战
- 当量化研究员遇上大模型 Agent：把『找因子』这件苦差事交给 AI
- 多尺度熵与 DFA：用粗粒化把不同时间尺度的不规则性分开
- Neural ODE 连续时间建模：把隐藏状态写成微分方程
- 序数模式熵：用涨跌排列的「形状」识别市场状态切换
- 排列熵与复杂度：用序数模式把「混沌」和「随机」一刀切开
- 分位数回归森林：给出收益分布而非单点预测
- RNN/LSTM 金融时序预测：用门控记忆捕捉长程依赖
- 谱图神经网络：把关联矩阵当成拉普拉斯信号
- Stacking 集成因子模型：把四个「各瞎一块」的预测器拼成全能选手
- TCN 时序卷积交易：用膨胀因果卷积替代 RNN
- Vine Copula 依赖建模：用层级藤把高维尾部联动拆成条件二元对
- 小波相干与跨资产联动：用「时频放大镜」抓出藏起来的共同周期
- 桥水全天候风险平价：把「四种经济天气」都装进一个组合里
- Carhart 四因子模型实战拆解：为什么你的 alpha 可能是因子的伪装
- 期现套利与基差交易：用「持有成本模型」把期货相对现货的偏离做成低风险收益
- 双重差分 DID 在金融事件评估：用控制组把「相关性」逼成「因果」
- 商品通道指数 CCI 实战：±100 通道反转背后的典型价格偏差怎么算
- 对比学习金融表征：不用标签，也能把「同行业」和「跨行业」拉开
- 核心卫星策略配置框架：用 70% 被动核心 + 30% 主动卫星，把稳健和锐度都装上
- CTA 多品种趋势跟踪：用 12 个低相关市场的「共同信条」把危机变成利润
- 双重机器学习 Double ML 因果估计：把「被混淆的因果」剥离干净
- 基本面指数加权 vs 市值加权：为什么「不按价格配」反而赚更多
- GAN 生成金融序列与数据增强：用造假的数据喂饱你的模型
- 高斯过程回归在金融预测中的应用：不仅给点预测，还给你一张可信度地图
- 图神经网络 GNN 资产关系建模：把「谁和谁像」直接写进模型的结构里
- 黄金作为尾部对冲资产：用「危机逆势上涨」给组合买一份保险
- 随机指标 KDJ 实战：金叉死叉背后的 RSV/K/D/J 是怎么算出来的
- 大模型在金融量化领域的应用全景：从研报到因子的范式转变
- 大模型如何革新股市预测：从NLP到时间序列的跨越
- 状态空间模型 Mamba 金融时序：把「历史」压缩成一个状态向量，选择性地记住该记的
- 少数者博弈金融市场模型：异质 Agent 如何把「逆向交易」自组织成有效市场
- OBV 能量潮实战：用累计成交量把「主力吸筹与派发」画成一条线
- PatchTST 时序分块预测：把价格切成一块块「补丁」，Transformer 才真正用得上
- 永久组合 Harry Browne 配置：用四等分的「哑巴组合」穿越四种经济天气
- 量化开发者技术栈全解：从 Python 生态到分布式系统的硬核修炼
- 量化研究员的一天：从因子挖掘到策略落地，到底需要哪些技能？
- Roll 协方差度量买卖成本：从逐笔成交价的「负自相关」反推隐含价差
- Stambaugh-Yuan 误定价因子：两个因子吃掉 17 个异象的 alpha
- 合成控制法评估政策冲击：当找不到对照组，就「造」一个出来
- TimesNet 周期建模：把价格「折叠」成二维时间块，Transformer 才真正读得懂周期
- 变分自编码器 VAE 因子挖掘：把不确定性也一起学出来
- 耶鲁捐赠基金模式借鉴：把「另类资产 + 股权偏好」做成长期超额收益引擎
- 大模型金融微调实战：从垂域数据构建到生产部署全流程
- 量化开发者技术栈全景图：从低延迟C++到云端AI基础设施
- 贝叶斯结构断点检测：把「数据什么时候变了」变成一个概率分布
- BDS 检验非线性依赖：用「距离相关」把独立性的破绽钉成一个数
- 蝶式与铁鹰价差：把「押注市场不动」做成可交易的波动率生意
- 日历价差 theta 收割：用近月快衰、远月慢衰的时间差做中性收入
- 现金转化周期因子：把「钱躺在账上多久」做成可交易 alpha
- 领口策略 collar 与成本锁定：用一份免费的保险把下跌焊死
- 买卖价差 Corwin-Schultz 估计：只用每日最高最低价，把「隐性成本」算出来
- 经验模态分解 EMD 趋势提取：把价格拆成「趋势+一堆周期+噪声」再拼回你要的趋势
- 量化因子的生命周期：从发现到衰减的全过程管理
- Kyle lambda 与信息含量度量：把「一笔单能推动价格多少」做成流动性指标
- 限价订单簿队列位置价值：你的挂单排在买一档第几位，决定了它值多少钱
- 网络中心性与系统性重要机构识别：用图论给「谁不能倒」定个价
- 保护性看跌 overlay 与组合下行保护：用期权给股票买一份保险
- 实现核与预平均去噪：把高频价格里的「微观噪声」剥掉，量出真波动率
- 奇异谱分析 SSA 周期提取：把价格嵌入成轨迹矩阵做 SVD，看不见的周期自己浮现
- 系统性风险 SRISK 与边际期望损失 MES：把「谁会拖垮整片市场」做成可量化指标
- Transformer模型在金融时间序列预测中的实战探索
- 时变参数 TVP-VAR 模型：把「系数的关系也会变」做成可估计的量
- 方差比检验市场有效性：用 Lo-MacKinlay 把「价格是不是随机游走」算成一个数
- 变分模态分解 VMD：把价格拆成一组「窄带模态」，最低频那块就是趋势
- 分析师评级修正动量：把一致预期的「变化」做成因子
- 二元/数字期权定价与风险：用现金流复制敲开 exotic payoff
- 国债期货最便宜可交割券 CTD 与基差交易：期货背后那只看不见的择券期权
- 比特币链上 MVRV 与 NUPL：用链上成本基础做择时
- 回购强度因子：把『管理层用真金白银投票』做成可交易 alpha
- 资本支出效率因子：把「钱有没有变成利润」做成可交易 alpha
- 碳价格因子：把气候风险写进可交易 alpha
- 信用违约互换 CDS 估值与信用曲线 bootstrap
- 可转债定价：把转股权、回售与赎回装进一棵二叉树
- 加密横截面动量因子：在币种之间做多强空弱的轮动策略
- 加密永续合约资金费率均值回归：把多空拥挤度做成可交易信号
- 加密市场波动率指数 DVOL 构建：用期权报价给恐慌定一个温度
- 下跌 Beta 与危机 Alpha 的多空构建：让组合在崩盘时反而赚钱
- 杜邦分析 ROE 拆解因子：把高 ROE 拆成「经营驱动」与「杠杆驱动」
- 盈余预告惊喜与漂移：把『预告反应不足』做成可交易的横截面因子
- 经济政策不确定性 EPU 与股债配置切换
- 从问答到决策：金融大模型落地的六层路径深度拆解
- 有限差分法期权定价：用网格把 Black-Scholes 偏微分方程敲成数值解
- 地缘政治风险指数 GPR 与资产定价
- 谷歌趋势作为另类情绪信号：用搜索量预测短期波动
- 特质波动率异象与套利限制：为什么高风险的股票反而跑输
- 通胀掉期与盈亏平衡通胀率：用互换价差拆出通胀预期
- 利率互换 IRS 定价：用折现曲线做 bootstrap
- 从零构建大模型量化交易系统：技术路线与实战框架
- 博彩偏好与最大日收益因子 MAX：把彩票性做成可交易的横截面因子
- 用 Python 从零搭建机器学习选股流水线：因子挖掘到信号生成
- 2026年多智能体协作：从单兵作战到AI军团的落地实践
- 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
- 链上 SOPR 与获利盘抛压信号：用花费产出利润率做链上择时
- 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
- 专利质量因子：用发明专利授权构建创新 alpha
- Piotroski F-score 财务健康打分：用 9 道题筛出基本面的「病弱股」
- 稳定币供给与加密市场流动性领先指标
- 供应链集中度因子：用客户/供应商依赖量化基本面风险
- 量化因子挖掘实战：从数据预处理到Alpha衰减应对
- 大模型如何改变量化金融：从信号生成到风险管理
- ADF 与 KPSS 联合检验：把是否平稳从猜变成判据
- 亚式与回望期权：用路径依赖改写 payoff 结构
- 篮子期权与矩匹配：用相关结构给一篮子资产定价
- 贝叶斯模型平均：把「哪个模型对」变成权重而非赌注
- 利率上限/下限(Floorlet)估值：把利率衍生品拆成一篮子期权
- 概念漂移检测：当因子失效，用漂移预警救回你的组合
- 共形预测在量化中的应用：给预测区间一个可验证的覆盖率保证
- 溢出指数与连通性网络:用 Diebold-Yilmaz 把风险传染画成地图
- 熵风险平价：用最小交叉熵把相关性树变成权重
- 因子拥挤度监测与规避：用量化指标提前嗅到抱团崩盘
- 因子挖掘全流程：从数据清洗到实盘上线的工程化方法论
- 因子择时：用宏观状态动态调整因子暴露
- 金融工程师技能全栈图：从定价模型到生产系统的技术路线
- 分数差分平稳化：在保留记忆与消除单位根之间取平衡
- Greeks 全景与对冲：用 Delta/Gamma/Vega 拼出风险地图
- Hull-White 短期利率模型：用 Ornstein-Uhlenbeck 过程给整条收益率曲线定价
- 隐含二叉树：用市场报价反推风险中性转移概率
- 隐含相关性：从指数期权反推市场对未来相关结构的预期
- Lasso 与弹性网络变量选择：用 L1 惩罚把几百个因子压成可交易少数
- 大模型如何重塑金融：从情感分析到智能投顾的实战应用
- Dupire 局部波动率：用整张期权价格曲面反推出波动率曲面
- MACD 趋势指示器：用双均线差分识别动能拐点
- 宏观PCA定价：用少数主成分解释资产收益的截面
- 最优传输再平衡：用Wasserstein距离做最小摩擦调仓
- 粒子滤波状态估计：用SIR滤波从噪声观测中还原隐含波动率
- 量化交易员的一天：策略研发到实盘的全流程揭秘
- 分位数回归在 VaR 估计中的应用：捕捉非对称尾部风险
- 已实现波动率双幂变差:用 Bipower 检验把连续波动与跳跃剥开
- 重抽样有效性：用蒙特卡洛重抽样给马科维茨权重去噪
- 稀疏组 Lasso 变量选择：把几百个因子压成少数可解释分组
- 随机控制与 Merton 组合：在连续时间下求最优消费-投资
- Swaption 估值与波动率校准：把互换期权装进利率模型
- 门限GARCH与杠杆效应：用TGARCH/EGARCH捕捉跌比涨更恐慌的不对称波动
- Vanna-Volga 校准：用蝴蝶/魏姬修正给微笑加半解析校正
- 波动率目标择时：用已实现波动缩放敞口平滑回撤
- 白噪声检验 Ljung-Box：用自相关把「真信号」和「伪相关」分开
- 2026年AI编程工具全面横评：Cursor、Claude Code、Copilot谁更强？
- Bootstrap 回测显著性：用重抽样给你的夏普率算出 p 值
- 动态因子模型(DFM)：用少数共同因子把宏观面板压缩成可预测信号
- 熵池化压力测试：把先验观点与历史分布融合成压力情景
- 遍历组合：用深套后的均值回复重建最优长期增长路径
- 因子模拟组合：用多头空头组合把抽象因子变成可交易资产
- 因子跨越检验：用 GRS 检验判断新因子是否真有增量信息
- False Discovery Rate：用 BH 程序在多因子检验里控制假阳性
- 分数布朗运动交易：用 Hurst 依赖重写均值回复策略
- 基本面定律 Grinold-Kahn：用信息比率拆解主动管理的收益上限
- GARCH 跳跃模型：把跳跃成分从连续波动里剥离开来
- LSV 流动性风险：用流动性调整给资产定价加一道折扣
- OU 过程均值回复：用 Ornstein-Uhlenbeck 给配对价差做统计套利
- 动量反转的持有期边界：用持有期扫描找出动量转反转的拐点
- 多因子选股从入门到实战：量化交易的核心武器
- 稳健统计在量化中的应用：用中位数与 MAD 替代均值方差抗极端值
- RSI 背离交易：用价格与动能的背离捕捉趋势衰竭
- 采样频率偏差：日频 vs 周频回测为何给出不同夏普
- 从零到专家：如何训练大模型成为股市预测高手
- 量化研究员都在研究什么？五大核心方向拆解
- ARFIMA 长记忆：用分数差分把波动与收益的慢衰减写进模型
- Beta 中性组合：用市场对冲把方向风险剥离干净只留 alpha
- 系统性 Carry 交易：用利差把『被奖励的持险』做成策略
- CIR 利率模型：用平方根扩散守住利率的非负底线
- 商品期限结构：用展期收益把 contango/back 写成可交易信号
- 跨资产宏观动量：把股、债、商品、外汇的趋势做成单一择时信号
- CVaR 优化 Rockafellar：把『最坏情况的平均』写进目标函数
- 等风险贡献组合(ERC)：让每个资产对总风险的贡献完全相等
- 极值理论尾部依赖：用广义帕累托分布给极端联动定价
- 因子动量：当因子本身也有趋势，用因子收益做二阶择时
- Fama-French 五因子实战拆解：把规模价值再加盈利与投资
- 52 周新高因子：用价格纪录突破捕捉动量拐点
- FinBERT 新闻情绪：用金融预训练模型把公告变成 alpha
- 毛利率因子：Novy-Marx 之后，利润表的现金含量才是硬 alpha
- Hurst 指数与分形市场：用重标极差判断序列是随机游走还是有记忆
- 日内成交量季节性：用 U 型曲线预测盘中流动性窗口
- 卡尔曼滤波配对交易：用状态空间模型动态追踪对冲比例
- LLM如何重塑量化投研：从因子挖掘到代码生成的范式革命
- 马尔可夫切换 GARCH：让波动率在高/低波动状态间自行切换
- 隔夜收益异象：用收盘到开盘的跳变预测次日方向
- 盈余公告漂移 PEAD：用事件后 60 日的惯性捡市场慢半拍的钱
- Put-Call 比率情绪：用期权持仓失衡给市场恐慌测温
- Q 因子模型：用投资与盈利替代市值与账面做资产定价
- 量化交易员的真实日常：不是只写代码，也不是只看盘
- 反演优化隐含风险：从组合的边际风险反推各大类资产的真实暴露
- 粗糙波动率模型：用分数布朗运动重写波动率的记忆
- 短期反转因子：用隔夜过度反应捡日内均值回归的钱
- 时间序列动量：不比截面比自己，用过去收益预测未来收益
- 转移熵因果识别：用信息流方向分清『谁带动谁』
- 价值因子复兴：当 cheap 被踩进泥里，用稳健估值捡便宜货
- Vasicek 利率模型：用 Ornstein-Uhlenbeck 过程给整条收益率曲线定价
- VIX 均值回归：用恐慌指数的回复特性做波动率择时
- 应计异象：利润表里的现金 vs 纸面盈利谁更可靠
- ADX 趋势强度：用定向运动指数把『有趋势』和『无趋势』分开
- Altman Z-score 财务困境：用五变量线性判别预警破产
- ATR 吊灯退出：用真实波幅把止损变成随波动率呼吸的活防线
- Beneish M-Score 财务操纵识别：用 8 个比率给财报打假分
- 日历异象与季节性：月初效应、Sell-in-May、周末效应能否变成可交易信号
- 净权益发行异象：公司回购越多未来越该涨
- 周内效应再检验：星期几真的有超额收益吗
- 深度对冲：用神经网络取代 BS 公式做期权动态对冲
- 熵率市场状态识别：用信息熵把『混沌』和『秩序』分开
- 层级风险平价(HRP)：用相关性树把马科维茨的协方差病治好
- 大模型正在重塑金融文本分析：从情感打分到因果推理
- N-BEATS 神经基展开：无卷积无注意力的纯残差时序预测
- Nowcasting 混频实时预测：用高频指标盯住低频 GDP
- OAS 信用利差收缩：把债券相对价值做成可交易信号
- 最优执行 Almgren-Chriss：把大单拆成最优执行流
- 抛物线 SAR 与追踪止损：用加速因子把出场点焊在价格上
- 质量因子质量溢价：用盈利稳定性把『好公司』写成可交易 alpha
- SABR 随机波动率模型：用四参数把波动率微笑张开
- 系统性风险网络：用关联图把传染路径画出来
- Temporal Fusion Transformer：把多变量时序预测做成可解释黑盒
- 波动率之波动率(VVIX)：恐慌的二阶矩能否预测
- VSTOXX 策略：欧洲恐慌指数的期限结构与交易
- 大模型能预测股市吗？AI在金融领域的现实与幻觉
- 量化回测的七大致命陷阱：为什么你的策略回测漂亮实盘却亏钱
- Breeden-Litzenberger 隐含风险中性密度：从期权价格反推市场预期的崩盘
- 相关性网络与最小生成树：用图论看清板块联动结构
- CoVaR 与系统性风险：一只机构倒下会拖垮多少同行
- Ledoit-Wolf 协方差收缩：把样本协方差的噪声压回信号
- Merton 违约距离：用期权定价思想给公司违约概率打分
- 截面动量的衰减曲线：因子信号逐日『腐烂』的实证与对抗
- 离散度交易：用个股 IV 与指数 IV 的背离做波动率套利
- 动态 Nelson-Siegel：用三因子状态空间跟踪收益率曲线形变
- 预期短缺回测：用 ES 检验替代 VaR 的后验失序
- Fama-MacBeth 截面回归：两步法把因子暴露变成风险溢价
- FIGARCH 长记忆波动：用分整把波动的慢衰减建模
- 已实现半方差(HARQ)：把隔夜跳变与日内连续波动拆开预测
- Hawkes 过程与自激点过程：给订单流的 contagion 建模
- Heston 随机波动率模型：用随机波动率解释 BS 解释不了的波动率微笑
- 高阶矩组合：把偏度与峰度也写进目标函数
- 流动性共同因子：Amihud 溢价的系统性来源与危机放大
- LPPL 对数周期幂律：用临界泡沫模型给崩盘点位预警
- 做市库存风险：Avellaneda-Stoikov 框架下的库存-对冲博弈
- 并购套利风险：用价差与完成概率给 deal spread 定价
- MIDAS 混频回归：用高频数据预测低频变量
- PCA 特征组合：把相关性矩阵的主成分变成可交易因子
- 滚动窗口协整：用 DCC 抓住会『断』的长期关系
- 偏度偏好因子：散户为何为左尾买单、机构如何收割
- 稀疏 PCA 统计套利：只保留少数正交共性因子
- TSRV 二次变差：用子采样把微观结构噪声剔出波动率
- 波动率风险溢价择时：用 VRP 开关股债配置
- 注意力机制因子：让模型自己决定看哪些特征
- 贝叶斯状态空间择时：把『现在是牛是熊』变成后验概率
- 集成模型平均：把多个弱预测融成稳健 Alpha
- 事件研究 CAR/CAAR：用市场模型量化公告的异常收益
- FTRL 在线学习组合：用正则化跟随引领历史
- 高频跳跃检测(Lee-Mykland)：从噪声里揪出真实的瞬时跳变
- 杠杆厌恶因子(Frazzini-Pedersen)：被杠杆约束压低的低 Beta 溢价
- 流动性调整 CAPM：Pastor-Stambaugh 模型把流动性风险定价
- 大模型如何重塑量化因子挖掘——从人工构造到AI生成
- 订单簿失衡 LSTM：用深度模型预测秒级价格方向
- 元学习(MAML)跨市场快速适应：让策略学会『学会』
- 多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)：用分形谱识别市场的多重尺度异象
- 在线投资组合 OLMAR：跟随均值回复的在线再平衡算法
- 最优传输(Wasserstein)资产配置：用 Earth Mover's Distance 把分布差异变成权重
- 量化研究员的一天——从数据清洗到因子交付的完整工作流
- 智能订单路由(SOR)：在多个交易场所之间把大单拆成最优流
- 门限协整与 TVECM：非线性误差修正的配对交易
- 波动率管理组合(Moreira-Muir)：用已实现波动缩放敞口而非预测方向
- Almgren-Chriss 最优执行：把交易成本写进下单算法
- 做空 Beta(BaB)：押注高 Beta 股票的脆弱性
- Carry Trade 套息：赚的是利差还是风险补偿
- 熵池化(Entropy Pooling)：用最小相对熵把主观情景变成概率分布
- 层次风险平价(HRP)：用聚类与递归二分超越传统风险平价
- 低波动异象：低风险股票为何长期跑赢高风险
- 最小方差组合：把估计误差也当成风险来管理
- PIN 模型：用知情交易概率量化市场透明度
- 回测过拟合概率(PBO)：你的好策略可能只是运气
- 质量因子(QMJ)：好公司如何变成可交易 Alpha
- 随机矩阵理论(RMT)：给样本协方差矩阵降噪，让组合优化不再被噪声牵着走
- 鲁棒投资组合优化：在最坏情形下也能站着
- 买卖价差的状态空间分解：逆向选择成本与库存成本
- 尾部风险对冲：用期权给组合买保险值不值
- 趋势跟踪(CTA)：用跨资产时序动量捕捉宏观拐点
- 方差风险溢价(VRP)：恐慌的有形价格
- 量化回测框架深度对比：Backtrader、VectorBT 与自定义引擎的设计哲学
- 概念漂移检测:当因子开始失效时如何早发现
- 共形预测 Conformal Prediction：给机器学习收益预测套上误差区间
- 横截面动量 vs 时间序列动量：两种动量的分工与组合
- 夏普比率的统计量误差与 Deflated Sharpe Ratio：别被好运气骗了
- 最大回撤控制与 CPPI：把下行约束写进仓位管理
- ETF 折溢价套利：当一级市场创设遇上二级市场价格
- 极端值理论在尾部风险度量中的应用：广义帕累托(POT)与 Hill 估计
- 因子动量：把因子本身当成可交易的资产
- 分数阶差分 fracdiff：在平稳与记忆之间找平衡点
- 做市商库存风险与 Glosten-Milgrom 模型：报价如何随信息调整
- GMM 广义矩估计在资产定价中的应用：用矩条件替代强假设
- HAR-RV 已实现波动率模型：用分钟频数据预测明日波动
- 隐含相关性指数与相关性风险溢价：相关也能成为因子
- 期现套利与指数跟踪误差：用期货复制现货的无风险机会
- LASSO 与弹性网络在多因子选股中的应用：把 100 个因子收敛到真信号
- 订单簿排队位置模型:你的限价单何时成交、为何被插队
- 大模型在金融市场中的应用与前景
- 大模型在金融量化中的应用全景：FinGPT、时序Transformer与多模态预测
- 博彩偏好异象 MAX：散户为什么爱买彩票型股票
- 宏观因子定价模型：把收益率曲线拆成水平/斜率/曲率风险
- Maker-Taker 费率结构与订单类型博弈：谁在补贴谁
- 马尔可夫区制转换波动率模型：波动率的牛熊两副面孔
- Ornstein-Uhlenbeck 过程与均值回归半衰期：给均值复归定个时标
- 隔夜效应与盘中效应：把一天的收益拆成『收盘到开盘』和『开盘到收盘』
- 粒子滤波估计随机波动率：当 MCMC 太慢时的序贯解法
- 盈余公告漂移 PEAD：用 SUE 捕获盈利惊喜后的慢半拍行情
- Purged K-Fold 交叉验证：给回测一个诚实的样本外
- 分位数回归在风险管理中的应用：不止看均值，更看尾部
- 量化紧缩与央行资产负债表对资产价格的影响：流动性如何定价
- 已实现协方差矩阵：用高频数据拼出日内风险全景
- 风险平价在债券组合中的应用：用久期与信用分层重构风险预算
- 风险中性密度提取：从期权价格反推市场隐含的回报分布
- 风格轮动的宏观信号：用利差/动量给价值成长切换择时
- 随机波动率带跳跃与 VIX 期货定价：把恐慌也做成因子
- 阈值 GARCH 与杠杆效应：坏消息为什么比好消息更搅动波动
- 标签工程：Triple Barrier 与元标签(Meta-Labeling)在机器学习量化中的应用
- VIX 期限结构与波动率风险溢价：跨期结构
- 波动率微笑的 SVI 参数化：用一条曲线吃下整张隐含波动率曲面
- Amihud 非流动性溢价：用交易摩擦挖出稳健的选股因子
- 注意力机制的可解释性：用特征归因解释模型决策
- 自编码器因子挖掘：用深度学习提取非线性 Alpha
- Barra 风险模型实战拆解：把你持仓的每一个风险都摊开来
- 跳跃扩散与 Bates 模型：给波动率加跳，给期权定价加尾
- 贝叶斯资产配置：用共轭先验把观点变成权重
- 日历价差与跨期套利：赚期限结构曲线的钱
- 因果推断与双重差分(DID)：从相关性到策略可解释性
- Copula 依赖建模：捕捉相关性之外的尾部联动风险
- Copula 模型在组合风险管理中的应用：捕捉尾部相依
- 信用利差因子：用债券相对价值挖掘 Alpha
- DCC-GARCH 多元波动率模型：让相关矩阵随时间起舞
- 扩散模型生成合成行情：用 DDPM 做组合压力测试
- ESG 因子量化：可持续数据能否转化为 Alpha
- 障碍期权与奇异期权在结构化策略中的应用
- 因子截面对冲：用行业市值中性化剔除风格暴露
- Fama-French 五因子模型 A 股实证：规模/价值/盈利/投资能否跑赢
- 联邦学习：在隐私约束下联合训练跨机构量化模型
- 期权 Gamma Scalping：用动态对冲把 Theta 变成 Alpha
- GARCH 波动率模型族：从 ARCH 到 EGARCH 的实战预测
- 遗传算法与进化策略在组合优化中的应用
- 图神经网络(GNN)在关联个股网络中的风险传染建模
- 隐马尔可夫模型(HMM)市场状态识别：让策略知道现在是牛是熊
- 分层风险平价（HRP）：比均值方差更稳健的组合优化方法
- Hurst 指数与分形市场假说：用重标极差判断均值复归还是趋势
- 隐含波动率与已实现波动率套利：波动率风险的双面
- 高频因子的日内衰减与统计显著性：开盘最强、午后失灵，多重检验会坑你
- Johansen 多变量协整：不止两两配对，三组一起套利的统计基础
- 卡尔曼滤波在动态对冲中的应用
- Kelly 公式与资金管理：用分数凯利把收益与破产风险一起优化
- 大语言模型的嵌入作为文本因子：把新闻和公告变成可回测的截面信号
- 大模型在金融预测中的能力边界：能做什么，不能做什么？
- 用 LoRA 微调大模型做金融情感分析：从零到实盘信号
- 如何训练大模型成为股市预测专家：Fine-tuning 全流程指南
- Longstaff-Schwartz 最小二乘蒙特卡洛：给美式期权一个可落地的定价引擎
- 市场影响模型的反事实估计：你的大单到底把价格推高了多少
- 最大分散化组合：用相关性加权超越风险平价
- 利率期限结构 Nelson-Siegel 模型：用少数因子刻画整条收益率曲线
- 深度强化学习的离线批处理(Offline RL)在交易中的应用
- 订单流毒性与 VPIN 指标：识别被逆向选择的高频风险
- 订单簿的图表示学习与限价单簿动力学：当 GCN 遇见微观结构
- 量化回测的7个致命陷阱：你以为赚钱的策略，其实都在过拟合
- 量化回测的三大陷阱：为什么你的策略回测赚钱，实盘却亏损？
- 量子计算在组合优化中的早期应用与 NISQ 现实
- 组合再平衡的税制与换手率摩擦：被隐性成本偷走的复利
- 风险平价与波动率目标的实战融合
- 用 SHAP 做因子贡献归因与模型监控：把组合 PnL 拆回因子，并盯住生产漂移
- SHAP 与可解释机器学习：让量化因子不再黑箱
- 随机波动率模型与 MCMC 估计：给波动率加一层隐状态
- 合成数据增强与对抗训练：提升因子模型的泛化边界
- 方差互换与波动率互换：做空波动率风险溢价的衍生品工具
- 波动率锥：用历史分位给期权定价与择时
- 分析师预期偏差与量化策略:把「乐观偏差」变成可交易的 Alpha
- 行为组合理论:为什么投资者不持有「一个最优组合」
- 国债期货基差交易与 CTD 期权：把「最便宜交割权」变成可交易的 Alpha
- 跨期价差与展期收益：商品期货日历套利——把期限结构变成可交易的 Carry
- 可转债量化策略:债底保护、转股期权与双低实战
- CTA趋势跟踪策略：从原理到Python实战（附完整代码）
- 动态资产配置策略：在不同市场环境下自动调仓
- 极端风险建模：肥尾与黑天鹅——为什么高斯假设会害了你
- 大模型推理优化：从vLLM到SGLang的技术演进与实践
- 大语言模型在量化投资中的实战应用
- 模型风险与回测过拟合检测：让回测结果值得信任
- 量化策略合规与审计:别让实盘栽在内控盲区
- 量化因子挖掘实战：从数据清洗到Alpha信号的完整路径
- 量化策略监控系统设计:从回测漂亮到实盘不翻车
- Smart Beta 与因子投资：用规则战胜情绪，而非预测市场
- 社交媒体情绪传播与价格发现:当叙事先于价格
- 供应链数据在量化投资中的应用:用「供货关系」挖掘另类 Alpha
- 交易成本控制与优化:别让 alpha 死在手续费和冲击里
- 气象数据对大宗商品预测:当天气成为基本面
- 网页爬虫与文本挖掘:把非结构化网页变成可回测的量化信号
- 量化交易中的因果推断：从相关性到因果性的跨越
- 因子择时：动态调整因子暴露
- 大模型做股票预测：FinGPT、BloombergGPT 和开源方案对比
- 量化研究员的一天：从因子研究到实盘上线的完整工作流
- 统计套利实战：均值回归策略的原理、构建与Python实现
- 合成数据训练金融大模型：低资源场景下的破局之道
- 因子拥挤度监测与规避
- 大模型驱动的量化因子挖掘：从人工经验到智能发现
- 大模型重塑量化研究：从BloombergGPT到金融AI Agents
- PCA与因子模型在统计套利中的应用：降维视角下的配对交易
- Python量化因子挖掘实战：从数据清洗到Alpha信号
- 量化回测系统从零搭建：架构设计与常见陷阱
- 风险预算模型：超越风险平价的资产配置新范式
- Transformer模型股价预测：Attention机制在金融时序中的应用
- XGBoost与LightGBM在量化选股中的应用
- 训练大模型的第一步：数据清洗与配比的工程实践
- 多因子模型风险分解：理解投资组合风险的来源
- 配对交易与协整分析：均值回归策略的理论与实践
- 从RLHF到DPO：大模型对齐技术的演进与实践
- 金融工程师的技能要求与成长路径
- 流动性风险管理：量化投资中的隐形杀手
- 2026年大模型在金融预测中的应用全景
- 大模型做量化回测：从理论到实践
- 大模型预测股价的三大技术路线：从情感分析到多模态
- 期权做市商策略详解：从Delta对冲到Gamma Scalping
- 量化回测系统搭建实战：从零构建可靠的策略验证框架
- 量化因子挖掘与回测实战：从入门到踩坑
- 波动率风险溢价捕捉：期权波动率交易的核心策略
- 量化回测框架实战：从零搭建你的策略验证系统
- FPGA在量化交易中的应用
- 大模型在金融领域的五大应用场景与实战思路
- 量化回测与因子挖掘实战指南：从数据到策略的完整链路
- 量化回测的七大陷阱：从过拟合到幸存者偏差
- 量化策略的代码优化与性能调优：从Python到生产级系统
- 大模型如何重塑量化因子挖掘：从人工构造到智能发现
- 量化开发者的硬核技术栈：从C++到FPGA的低延迟攻城之路
- 量化研究员的研究方向：从因子挖掘到另类数据的全景图
- 量化交易员的一天：从盘前准备到盘后复盘的全流程拆解
- 量化策略的实时监控告警系统：从开发到生产的全链路保障
- 如何训练大模型成为股市预测专家：从预训练到强化学习的完整路径
- 大模型在量化投资中的应用：从因子挖掘到风险控制
- 如何训练大模型成为股市预测专家
- 量化回测框架搭建：从零构建一个可靠的策略验证系统
- 大模型如何理解财务报表：AI在基本面分析中的新范式
- 另类数据进阶：卫星图像与信用卡数据在量化中的应用
- 行为金融学在量化策略中的应用：羊群效应与过度反应
- Black-Litterman模型实战：融合市场均衡与投资者观点的资产配置
- 实盘交易系统搭建：交易执行、滑点控制与订单管理全解析
- 因子衰减效应与因子择时：量化投资中的时间维度
- LSTM神经网络在量化交易中的实战：时间序列预测与策略构建
- 动量因子策略全解析：捕捉趋势的阿尔法来源
- 风险平价策略深度解析：从Bridgewater All Weather到中国市场的实证
- 高频交易监管与合规：全球监管框架与中国实践
- 冰山订单检测与交易策略
- 大模型如何重塑量化投研：从股价预测到因子挖掘
- Python量化回测框架对比：Backtrader vs VectorBT vs Zipline
- Python量化回测从零搭建：Backtrader实战与避坑指南
- 量化研究员的技能树：Python、ML与金融工程的交汇
- 强化学习算法交易：从Q-Learning到深度强化学习的量化实践
- VIX衍生品交易策略
- 散户心理偏差与量化策略设计
- Black-Litterman模型：超越Markowitz的投资组合优化
- DeepSeek在量化策略复盘中的应用：从人工总结到AI驱动
- 因子拥挤度监测：识别因子失效的早期警告信号
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- 高频交易与市场微结构：订单流、限价订单簿与交易策略
- 低波动因子策略：逆直觉的阿尔法来源
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- Markowitz均值方差模型实战：用Python构建最优投资组合
- 动量因子策略：捕捉趋势的阿尔法
- 新闻情感分析驱动的事件驱动策略：从NLP到超额收益
- 期权备兑开仓策略实战：低波动率环境下的增强收益
- 期权波动率交易与Delta中性策略：赚取隐含波动率错误的收益
- 实盘交易系统核心：订单管理系统（OMS）架构设计与实战
- 配对交易与协整分析：统计套利的核心技术
- 配对交易与协整分析：统计套利的核心逻辑与实战
- 量化开发者的技术栈全景图
- 量化研究员的研究方向与核心能力
- 随机森林多因子选股模型：机器学习在量化中的实战应用
- 风险平价策略中国实证：跨越美股的本土化改造
- 卫星图像另类数据：用卫星图像预测公司业绩与股价
- 社交媒体情绪分析：另类数据在量化交易中的实战指南
- 压力测试与极端风险管理：构建量化投资的防火墙
- 价值因子深度研究：从Fama-French到AI时代的蜕变
- 量化风险管理：VaR与CVaR模型详解及Python实现
- VaR与CVaR风险度量：量化投资的风险标尺
- 期权波动率交易实战：隐含波动率曲面与Delta中性策略
- 算法交易执行与滑点控制：从VWAP到智能订单路由
- 事件驱动量化策略：并购套利与业绩公告的超额收益
- 因子正交化与因子择时：多因子模型的进阶修炼
- 期权收入策略：备兑开仓与现金担保卖出的稳健阿尔法
- 质量因子与低波动因子：防守反击的量化之道
- Black-Litterman模型实战：融合主观观点与量化定价的中国股市配置策略
- 限价订单簿建模与高频策略：捕捉微观结构阿尔法
- 均值回归交易策略：从统计学原理到实战
- 最优执行算法详解：从VWAP到强化学习驱动的现代交易系统
- 期权波动率交易与Delta中性策略
- 质量因子选股：识别高质量公司的量化指标
- 随机森林在量化选股中的应用：特征工程与模型优化实战
- 强化学习在量化交易中的应用：从Q-Learning到深度强化学习实战
- VaR与CVaR风险度量方法实战
- 行为金融学在量化策略中的应用：捕捉市场非理性带来的阿尔法
- 行为金融学：散户心理偏差与量化交易应用
- Black-Litterman模型：桥接市场均衡与投资者观点的资产配置框架
- 信用卡另类数据：用消费数据预测公司业绩
- 多因子模型中的因子衰减与交互效应：构建稳健阿尔法
- 高频交易揭秘：订单流交易与市场微结构
- 大模型如何成为你的私人量化研究员：从FinGPT到实战
- 动量因子策略：捕捉趋势力量的阿尔法
- 投资组合再平衡策略：动态优化与税务效率
- 量化开发者的高性能技术栈：C++、Rust与低延迟系统设计
- 风险平价策略在中国市场的实证：从理论到实战
- 社交媒体情绪分析：用大众心理捕捉市场先机
- 压力测试与情景分析：量化投资的风险防线
- 价值因子深度研究：低价股的阿尔法源泉与陷阱
- 价值因子策略：挖掘被低估的股票阿尔法
- 另类数据在量化选股中的应用
- 行为金融因子：捕捉市场非理性波动
- 实盘交易执行系统研究：从订单管理到滑点控制
- 因子衰减效应研究：因子有效期与策略生命周期管理
- LSTM神经网络在股票价格预测中的应用：从理论到实战
- 订单流不平衡策略：捕捉高频交易中的微观结构阿尔法
- 配对交易实务：从协整检验到实盘执行
- 风险平价策略在中国市场的实证：从理论到实践
- 行业动量因子研究：捕捉板块轮动的阿尔法
- 另类数据实战：社交媒体情绪分析在量化投资中的应用
- VaR与CVaR风险管理实战：投资组合风险度量与实时监控
- 期权波动率交易实战：隐含波动率预测与Delta中性策略
- 另类数据：量化投资的新阿尔法源泉——从卫星图像到社交情绪
- Black-Litterman 模型：桥接市场均衡与投资者观点的资产配置框架
- Black-Litterman模型实战：从CAPM到主观观点的量化融合
- 因子衰减效应：挖掘阿尔法的时效性陷阱
- 多因子模型中的因子正交化：从理论到Python实战
- 因子择时策略：动态切换因子暴露的量化实战
- 高频交易中的市场微结构：订单流与限价订单簿分析
- LLM情绪因子：2026量化圈最火的「读心术」因子深度解析
- 低波动异象：为何低风险股票带来高收益？——中国市场实证
- 基于LSTM的股价预测实战：从数据预处理到模型部署
- 从零构建多因子选股策略：因子挖掘与量化回测实战指南
- 期权波动率策略详解：从Vega到实盘交易
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- 量化策略过拟合检测与防范：从回测陷阱到实盘真相
- 配对交易实战：基于协整关系的均值回归策略
- 配对交易与统计套利：从协整到实盘
- 波动率目标策略：动态仓位管理的风险预算框架
- 行为金融学：A股散户心理与羊群效应的量化实证
- 行为金融中的羊群效应：量化视角下的市场非理性
- 另类数据新前沿：信用卡消费数据在量化投资中的应用
- 实盘交易中的滑点控制：量化执行策略优化
- 实盘交易系统构建指南：从订单管理到滑点控制
- 因子衰减效应与因子轮动策略
- 高频交易核心：订单流分析与限价订单簿微结构
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- LSTM神经网络在量化选股中的应用
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- 配对交易与协整分析：统计套利的核心技术
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- 风险平价策略在中国市场的实证分析
- 统计套利的数学原理：从协整到均值回归的量化实现
- 风险管理利器：VaR与CVaR在量化投资中的应用
- 成交量在股票量化策略中的应用 - 精华提炼
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- Black-Litterman模型在中国组合配置中的实战应用
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- 机器学习在量化交易中的实盘应用：从理论到实践
- Python量化工具箱：从数据获取到策略回测的完整链路
- 随机森林在量化选股中的应用：从特征工程到实盘部署
- 强化学习在量化交易中的应用：从DQN到PPO的策略优化
- 量化风险管理实战：VaR与CVaR计算及压力测试框架
- 风险平价策略（Risk Parity）在中国市场的实证应用：从理论到实战
- 社交媒体情绪在量化投资中的应用：从Twitter到投资决策
- 价值因子（Value Factor）在中国A股市场的有效性检验：PB、PE与选股实战
- Black-Litterman模型实践：结合主观观点与量化配置
- CVaR在量化组合风险管理中的应用：从理论到实盘
- 交易执行算法实战：VWAP与TWAP策略详解
- 高频做市商策略：库存管理与损益归因分析
- 高频交易中的订单流策略：从限价订单簿到交易信号
- 实盘交易系统：订单执行与滑点控制的量化实践
- 大模型在量化交易中的应用：从因子挖掘到异常检测
- 低波因子在中国市场的有效性检验：理论与实践
- LSTM神经网络在量化交易中的应用：从理论到实战
- 均值回归策略：统计套利的核心逻辑与实战
- 动量因子在中国市场的实证研究：因子有效性检验
- 期权波动率交易实战：从GARCH预测到Vega对冲
- 配对交易与协整分析：统计套利的实战指南
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