本期内容围绕 Reddit 量化板块（r/quant）热议话题展开：实盘场景中，逻辑简洁、参数精简的交易策略为何常比复杂 AI/ML 模型展现更强的收益稳健性？ 万能的网友纷纷献策，讨论围绕一下几点展开： 其一，复杂模型易受 “偏差 - 方差权衡” 影响，在高噪声市场数据中过度拟合历史随机波动，陷入 “数据窥探” 陷阱，导致回测与实盘表现严重背离； 其二，复杂策略高换手率引发的滑点、手续费等隐性成本，往往侵蚀全部理论收益，甚至造成实盘亏损； 其三，高频交易（HFT）场景下，简单策略的低计算延迟适配 “速度制胜” 的核心需求，复杂模型的运算耗时易错失套利窗口。 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

ESG，是驱动未来的资本革命，还是“漂绿”的营销骗局？当MSCI、标普、华证、万得等机构对同一家公司给出不同“分数”，投资者该信谁？本期节目将带你深入ESG评级的“黑箱”，以A股公司“水井坊”为镜，剖析国内外评级体系的真实逻辑。我们还将揭示A股市场的“ESG折价”现象——为何ESG低分公司反而回报更高？这背后隐藏着怎样的投资机遇？ 【在这里找到我们】 wechat：quantfans_99（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

刷爆全网的 “技能五子棋” 竟能解读量化交易？从 “飞沙走石” 掀掉对手棋子，到 “力拔山兮” 直接掀棋盘，这些看似无厘头的神操作，实则藏着与量化策略的奇妙对应 —— 高频交易的 “闪电套利” 像极了 “飞沙走石”，“订单簿诱骗” 是量化版 “调虎离山”，10 亿大单拆分靠的是 “庖丁解牛” 的精准。本期播客用技能五子棋的脑洞视角，拆解攻击、执行、生存三类技能对应的量化逻辑，让量化知识也能玩着学！ 【在这里找到我们】 WeChat：quantfans_99（进「听友群」「课程咨询」请加） 微信公众号：Quantide 量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide 知乎：匡醍量化

为什么在投资中，我们似乎永远无法找到一个“全都要”的完美策略？是我们的方法不对，还是某种底层规律限制了我们？ 本期播客，我们将深入探讨交易策略背后的“物理定律”——由 高胜率、高赔率、高频率 构成的“不可能三角”。 我们将通过三位广为人知的投资人：沃伦·巴菲特、乔治·索罗斯和詹姆斯·西蒙斯，为您剖析他们分别代表的三条截然不同的投资道路。他们是如何在这个“不可能三角”中做出取舍，从而分别走向了“高胜率+高赔率”、“高赔率”和“高胜率”的卓越之路？ 理解他们的选择，将帮助你更清晰地定位自己的投资哲学。、 【期望公式】 期望收益 = 胜率 * 平均盈利 - (1 - 胜率) * 平均亏损 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100（加「听友群」、咨询「量化课程」请加） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide 知乎：匡醍量化 bilibili：Quantide

想在成千上万只股票里挑出能持续上涨的 “好苗子”，却总纠结 “选业绩好的？还是估值低的？”本期内容就用通俗视角，拆解量化投资的核心黑话 ——“因子”，帮你跳出选股迷茫。​ 因子不是随便的 “选股技巧”，而是股票收益的 “营养成分表”：能精准拆解一只股票的长期表现，且必须闯过五关才能被认可 —— 经得起几十年牛熊的 “持续性”、跨美股 A 股的 “普适性”、换市盈率 / 市净率定义仍有效的 “稳健性”、算上交易成本还能赚钱的 “可投资性”，以及有经济学逻辑的可解释性。 但找到因子只是第一步：直接用 PE 选低估值股，会不小心重仓银行股（天然 PE 低）；用高 ROE 选好公司，又会偏向大盘股 —— 这就是因子被 “行业、市值” 污染了。于是有了市值中性化和行业中性化的方法。​ 最后，通过 “排序分组+ 多空组合”，就能画出因子收益率曲线，看清这个因子到底能不能赚钱，帮你彻底吃透量化黑话，掌握专业选股的底层逻辑。 【在这里找到我们】 WeChat：quantfan_100（添加进听友群） 微信公众号：Quantide 量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide

面对层出不穷的AI工具，你是否感到迷茫？本期节目，我们以新兴的开源框架AlphaSuite为蓝本，不仅讨论“要不要造轮子”的战略问题，更聚焦于“如何造好轮子”的战术细节。我们将一步步拆解一个优秀的AI量化框架应该具备哪些要素，以及如何通过这个构建过程，将你的交易直觉和隐性知识，沉淀为一套能持续进化、创造价值的系统。 【CANSLIM模型】 C:Current Quarterly Earnings per Share (当前季度每股收益) A:Annual Earnings Growth (年度收益增长) N:New Products, New Management, New Highs (新产品、新管理层、股价新高) S:Supply and Demand (供给与需求) L:Leader or Laggard? (行业领袖还是落后者) I:Institutional Sponsorship (机构持股) M:Market Direction (市场方向) 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100（扫码加听友群） 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide

为什么商品价、GDP、河流长度里，以 1 开头的数字占比超 30%？答案藏在本福特法则里 —— 这个 “数字规律” 不仅能查财报造假，还能盯 A 股机构！方正证券研报用它验证：万科 A 分钟成交量贴合法则，机构交易却留下偏差；据此设计的 X 指标，能划分 “机构痕迹股”，还发现聪明钱因子在这类股里年化收益达 29.2%。从数学原理到量化策略，教你用规律看穿市场小动作。 【本期节目你将了解】 1、本福特定律及其在量化中的运用 2、为什么换手率的变化率、聪明钱 Q 因子、净利润同比增长率这三个指标能成为选股因子 【研报题目】 1、方正证券：《本福特的启示：从分钟成交量看机构痕迹》 2、方正证券：《跟踪聪明钱：从分钟行情数据到选股》 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide

甲骨文财报后单日暴涨 40%，创 1992 年以来最大涨幅，创始人埃里森身家激增 980 亿超马斯克成全球首富。这家 46 岁的 “老数据库公司”，早已靠与 OpenAI 的合作、云计算转型蜕变为 AI 基建巨头。更关键的是，它还是量化交易的 “隐形支柱”—— 华尔街顶级基金靠其数据库存海量数据、扛实时算力，从摩根大通到文艺复兴都离不开它。AI 淘金热里，甲骨文为何成了 “卖铲人”？量化与科技的交叉视角，带你看懂这场逆袭 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide

作为金融市场的经典工具，MACD 自 1970 年代诞生以来，一直是交易者判断趋势、捕捉机会的核心指标。但随着量化交易时代到来，传统 MACD 的固定参数、信号滞后、震荡市假信号等问题逐渐凸显 —— 如何让这个 “老工具” 适配新市场？ 本期播客从基础拆解 MACD：详解 DIF 线、信号线、直方图的构成与计算逻辑，手把手教你用交叉策略（金叉 / 死叉）、背离策略（顶背离 / 底背离）、直方图策略捕捉行情；更聚焦量化时代的升级方案：用遗传算法优化参数，借前向优化避免过拟合，再通过机器学习过滤假信号、强化学习实现自主决策，让 MACD 从 “被动信号工具” 进化为 “AI 驱动策略”。 无论你是刚入门的交易者，还是想突破策略瓶颈的量化爱好者，都能在这里 get MACD 的全新打开方式。 此外，“量化好声音” 听友群已开放，添加「宽粉」联系方式入群，一起解锁量化投资的奥秘！ 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100 微信公众号：Quantide量化风云 小红书：Quantide bilibili：Quantide 【理财有风险，投资需谨慎。一下内容仅作分享，不构成任何投资建议】 ##一个中心、两个基本点、四项基本原则 1. 一个中心：0 轴是 “多空分水岭” MACD 的所有信号，都要围绕 0 轴来判断 —— 这是最核心的原则。 当 DIF 和 DEA 都在 0 轴上方时，属于 “多头市场”，赚钱的概率大。这时候就算出现死叉，也可能只是短期调整，后续还可能再形成金叉； 当 DIF 和 DEA 都在 0 轴下方时，属于 “空头市场”，赔钱的概率大。这时候就算出现金叉，也可能只是反弹，后续还可能再形成死叉。 所以，新手朋友用 MACD，先看 0 轴位置 —— 尽量在多头市场里操作，避开空头市场，这能大大提高胜率。 2. 两个基本点：顶背离逃顶，底背离抄底 这是 MACD 最经典的用法，也是实战中最可靠的信号： 底背离：股价创新低，但 MACD 柱不创新低（绿柱比上次短），或者 DIF 线不创新低。这说明股价虽然在跌，但下跌力度在减弱，是 “见底信号”。 顶背离：股价创新高，但 MACD 柱不创新高（红柱比上次短），或者 DIF 线不创新高。这说明股价虽然在涨，但上涨力度在减弱，是 “见顶信号”。 背离信号在优质公司上更有效，而垃圾公司出现顶背离，可能就是 “永久顶部”，再也涨不回去。 3. 四项基本原则：买点、卖点、风险点、止损点 买点：分一级买点和次级买点。一级买点是 “底背离后的二次金叉”—— 第一次金叉可能是 “假信号”，二次金叉更可靠；次级买点是 “快慢线上穿 0 轴后，在 0 轴获得支撑的二次金叉”—— 比如 DIF 和 DEA 上穿 0 轴后，回调到 0 轴附近又金叉，这说明多头市场得到确认。 卖点：对应买点，一级卖点是 “顶背离后的二次死叉”，次级卖点是 “跌破 0 轴支撑后的反抽 0 轴”—— 比如 DIF 和 DEA 跌破 0 轴后，反弹到 0 轴附近又死叉，这说明空头市场得到确认。 风险点：不是 “非卖不可”，但要 “保持警惕” 的点。最常见的是 “快慢线上穿 0 轴时不放量”——0 轴是多空分水岭，上穿时需要成交量配合，才能消化前期套牢盘。如果不放量，很可能受阻回落。 止损点：“君子不立危墙之下”，当买入后不及预期，MACD 跌破 0 轴进入空头市场时，必须止损。比如买入后，DIF 和 DEA 从 0 轴上方跌到 0 轴下方，说明趋势反转，这时候不管亏多少，都要及时卖出，避免更大损失。

金融市场海量高维度、非线性量价数据中蕴藏投资机会，传统分析方法却力不从心，而 CNN 与 Transformer 结合的模型成为破解数据密码的关键。 文中先追溯 CNN 的发展，从 1962 年 Hubel 和 Wiesel 的猫脑视觉研究奠定基础，到 1980 年福岛邦彦提出神经认知机，1989 年 LeCun 等人创建 LeNet-5，再到 21 世纪后借 GPU 和大规模数据集迎来爆发，AlexNet、VGG 等架构不断突破。还解析其卷积层、池化层核心结构，以及在金融领域的应用，如股票预测、时间序列识别等。 接着介绍 Transformer，2017 年 Vaswani 等人提出该模型，以自注意力机制突破 RNN 局限，在 NLP 领域掀起革命，后跨界金融，在市场预测、高频交易等方面发挥作用。 随后重点阐述东北证券研报提出的 CTTS 模型，因 CNN 擅提局部特征、Transformer 长于抓长期依赖，二者结合可兼顾短期波动与长期趋势。该模型含卷积层、Transformer 编码器层、MLP 层，实战中用 2019 年标普 500 指数成分股日内数据测试，预测准确率高于 ARIMA 等基准策略，高置信度预测表现更优。 最后提及 AI 金融模型未来探索方向，同时警示模型失效、数据质量、过度拟合等风险，为理解 AI 在金融领域的应用提供全面视角。 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100（咨询请加） 微信公众号：Quantide 量化风云 哔哩哔哩：Quantide 小红书：Quantide

量化岗位竞争激烈，你是否也陷入 “非 985/211 不敢投”“简历石沉大海”“没实习经验 = 找不到实习” 的焦虑循环？ 本期播客邀请到嘉宾Yika —— 从投递 400 + 份量化简历全无果，到经调整后通过率暴涨 500%，最终拿下 20 亿规模私募 offer 的 “逆袭者”。他带着物理 + 金融 + 计算机的复合背景，却曾因身体状况、学历焦虑陷入迷茫，3 个月内从 “量化小白” 到入职私募，踩过的坑、用过的招，全部分享给你。 我们会拆解 “简历通过率翻倍的核心逻辑”，聊 “零经验如何靠项目 / 课程补短板”，听他讲述 “从躺平到主动破局” 的量化转行路，更有针对 “未毕业 / 待毕业 / 已工作” 人群的定制化建议。无论你是想转量化的学生，还是在求职中碰壁的求职者，都能从他的经历里找到可复用的方法，告别求职迷茫！ 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100 微信公众号：Quantide 量化风云 bilibili：Quantide 小红书：Quantide

本期节目以2024年头部机构幻方量化宣布退出市场中性策略为切入点，深度复盘A股该策略的十年浮沉。我们将沿着时间线，从2014年的“风格错配”，到2015年的“股灾双杀”，再到2024年“完美风暴”下的流动性、基差、拥挤度三重共振，为您系统剖析数次关键危机。 这不仅是一次历史回顾，更是一场关于风险、模型与认知的深度拆解。我们将揭示，量化行业如何在一次次“压力测试”后，完成了从对冲工具、模型内核到风控框架的系统性进化。这不仅是一部策略的进化史，也为投资者理解该策略的风险本质与未来走向，提供了生存指南与深刻洞见。 【在这里找到我们】 wechat：quantfan_100 公众号：Quantide 量化风云 bilibili：Quantide 小红书：Quantide