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方向看对,期权为什么还会亏?基于 Deribit、Binance、OKX 的加密期权“四维选品器”
方向看对,期权为什么还会亏?基于 Deribit、Binance、OKX 的加密期权“四维选品器”
> 本文讨论的是方向型期权交易里的“合约选择”问题:已经有了看多或看空观点以后,如何从不同到期日、不同执行价、不同交易所的一整条期权链里,挑出更适合表达这个观点的合约。 > > 文中涉及的阈值和示例均用于解释方法,不构成固定参数或投资建议。API 字段与交易规则以交易所最新官方文档为准。本文核对时间:2
发明者量化-小小梦
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胜率、盈亏比、频率与仓位:量化策略真正需要盯住的四个维度
一套量化策略写得多复杂,并不能直接说明它是否值得交易。 均线、RSI、机器学习模型,甚至更复杂的 Agent,最终都会落到几个非常朴素的问题: 有多大概率赚钱?赚的时候能赚多少?这样的机会多久出现一次?每次承担多大风险? 对应到策略运行,就是四个最值得持续监控的维度: **胜率、盈亏比、
从配对到矩阵:让机器自己找出可以套的那一篮子
最近比较对套利感兴趣,今天我们来分享一个比较复杂的套利思路。先前的我们使用 EWY 和三星、海力士进行了套利,但是毕竟需要你对市场有一个准确判断的眼光,那么有没有办法帮助我们筛选出目标标的进行套利呢,今天我们来谈一下。 --- 一、EWY 那笔交易,你真正付出的成本是什么 先把上次的事情讲清
用 Rust 在 FMZ 实现 D-Man V3 布林带反转DCA策略
> 本文策略用于量化研究和程序设计交流,不构成投资建议。DCA 会在单边行情中累积仓位,止损也无法消除跳空、强平、流动性和交易所故障风险。 一、固定网格在实盘中的三个问题 固定网格看起来很直观:价格每下跌一个固定百分比就补一层,反弹后统一卖出。但市场的波动尺度一直在变化,同一组间距很难长期有效
每根 K 线都更新模型,究竟是在适应市场,还是在追逐噪声?一次基于 FMZ Rust 的在线学习对照实践
一次基于 FMZ Rust 的在线学习对照实验 在线学习在量化研究里很容易被包装成一项天然优势:市场是非平稳的,所以模型应该持续吸收新数据。 这个推理只走了一半。 模型更新得更快,确实可能更早摆脱已经失效的历史关系;但同一套更新机制,也会更快地把短期随机波动写进参数。对交易策略来说,后者不仅
AI 时代,量化人真正必备的能力,已经不是写代码
> 从一张差点爆仓的网格,到一次与 AI 共同完成的策略重写 > 一张跑在韩国股指上的网格,在真实行情里露出四根刺。追着这四根刺往下挖,最后挖到的不是参数,而是一整套推翻重来的数学。而全程真正稀缺的,不是"会解题",是"提对问题"。 - 标的:EWY 韩国股指(合约) - 形态:动态
我用了几千万 Token,折腾了一个 Polymarket ETH 15 分钟策略
GPT 5.6 上线第一天,我就想体验体验。 本来随便写个小工具、跑几个提示词,也算体验过了。但想想又没什么意思。新模型到底行不行,还是得拿一个真的麻烦、真的会碰到各种边角问题的项目试。于是我把自己跑了很长时间的 Polymarket ETH 15 分钟策略翻了出来。 这个老版本不是不能用,胜率看着
如果你学得够慢,那么你什么也不用学——TabFM 预测框架应用于量化领域的实践
最近,Google Research 发布了面向表格分类与回归任务的基础模型 TabFM。 它试图简化传统表格机器学习中的建模流程。研究者不再需要针对每个数据集重新完成复杂的模型训练、参数搜索和特征工程,而是向模型提供一批带标签的历史样本,再输入一条新的待预测数据,由模型根据上下文理解特征与标签
Loop Engineer Trading:让量化策略自己写自己的规则
引言:从 Harness Engineer 到 Loop Engineer 前段时间,"Harness Engineer" 的理念在量化圈流行了一阵。它的核心不是拍脑袋选答案,而是搭一个框架,让候选项在统一的评估标准下自己比出胜负。落到交易上,就是把多个标的、多组参数、多套规则放进同一套回测或评
用大模型搭一个 AI 股票图谱策略:从板块轮动到价格追因
最近 AI 实在太火了。 这两年市场上最强的主线,绕来绕去基本都绕不开 AI。英伟达、AMD、博通、台积电、美光、微软、谷歌、Meta、CoreWeave、Supermicro……每隔一段时间,总有一家公司因为财报、订单、资本开支、HBM、GPU、云计算、数据中心这些关键词突然大涨。 更有意思的是,它们往往不是孤
在套利和预测之间: 一次世界杯路径收敛策略的朴素实验
世界杯刚开幕,市场就给了我们一点小小的震撼教育:强队不是不会翻车,只是翻车姿势往往比我们想象得更有创意。 比如西班牙 0:0 佛得角。赛前如果只看实力、排名、阵容深度,大多数人的直觉都会很朴素:西班牙应该能拿下吧?但足球最有意思,也最折磨交易者的地方就在这里。你以为你买的是“强队胜”,实际上你买的是一整段 90 分钟
TradFi 品种上线:自适应网格策略
前言:为什么不做币种,要做 TradFi? 做过币圈网格的人都有过同一个噩梦:网格刚建好,价格一泻千里,仓位全线套牢,追保证金或直接爆仓。币圈的魅力在于涨跌幅没有上限,但这正是网格策略最大的敌人——网格天生是为震荡而生的,单边行情会让它满盘皆输。 那有没有一类资产,既保留足够的日内波动让网格频繁触发,又不会
币安下架合约空头网格策略:从监控到自动交易
⚠️ 重要提醒 在阅读和使用本策略前,请务必注意以下三点: 1. 策略需要耐心等待开仓机会 币安下架合约属于低频事件,并非每天都会发生。策略启动后可能需要等待数天甚至更长时间才会触发首次开仓,运行期间程序大部分时间处于"待机监控"状态,请做好长时间等待的心理准备,不要因为短期内没有交易而误以为策
把 99 位交易员的经验蒸馏成一个策略:KOL 蒸馏共识在发明者上的实现思路
最近一段时间,“蒸馏”这个词被越来越频繁地使用。在 AI 领域,它通常意味着把复杂能力提炼成更紧凑、可复用的结构;而放到策略研究里,这个思路同样成立。说得更直接一点,就是把原本分散、模糊、依赖主观经验的知识,整理成可以计算、可以验证、也可以继续修正的系统。 crypto-kol-quant 这个项目最近很火,其
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