

46 时间之神 Kronos:金融 K 线终于有了 “专属语言”我们见证了GPT如何通过“阅读”万卷书,成为了无所不知的语言大师。但如果,AI开始“阅读”金融市场这本最复杂、最混乱的“天书”,会发生什么? 长期以来,从经典模型到机器学习,AI在金融市场的表现始终不尽如人意,它们如同只会认字母、不会读单词的孩童,在充满噪音和诡计的K线世界里反复迷失。 本期内容,我们将深度剖析一款名为 Kronos 的开创性模型。它首次将K线数据真正作为一种“语言”来对待,通过独创的“分词”技术,让AI学会了理解K线的形态、读懂量价的配合、甚至领悟市场情绪的起伏。 - 它为何能克服传统模型的缺陷? - “零样本”预测的惊人能力从何而来? - 它究竟是下一个Alpha利器,还是又一个“学术玩具”? 让我们一起揭开Kronos的神秘面纱,探寻它为量化交易所带来的范式级革命与全新思考。 【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
45 我之为我,有路可寻:量化传奇Max Dama的非典型进阶之路量化传奇人物 Max Dama 的非典型逆袭之路:他出身佛罗里达偏僻地区,曾是沉迷冲浪的 “佛系” 少年,借哥哥光环进入优质寄宿学校后觉醒,结缘 AI 与交易。 伯克利时期疯狂求学拿下四学位,创立交易俱乐部、撰写60页量化 “红宝书” PDF;求职屡遭碰壁后,终在高频交易巨头 Headlands Technologies 立足,分享其 “垂直整合”“极度透明” 的公司文化及 HFT 核心见解。 Max Dama的故事打破传统量化 “天才模板”,传递极致投入与无私分享的内核,给行业从业者及迷茫者以启发。 本期播客重点: 1)Max眼中的高频交易HFT是什么? 2)为什么Max认为大语言模型(LLM)对 HFT 没啥用? 3)Max Dama撰写的脑筋急转弯集锦【请扫码添加听友群获取】 4)Max撰写【60页PDF】请扫码添加听友群获取 【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
44 从 0 到 1 搞懂:为什么要送股、分红?前复权和后复权的区别是什么?“10送10派10”后,你的股票市值会翻倍吗? 本期播客我们将探讨: 1)为何公司要派股派息? 2)除权除息如何扭曲K线图? 3)量化回测中的“复权”概念是什么? 4)前复权与后复权有何区别? 5)加减法复权与比例法复权有何区别? 【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
43 量化两大门派:P-Quant 和 Q-Quant有啥区别?量化两大 “门派”——P-Quant 与 Q-Quant,恰似武侠小说中的 “剑宗与气宗”,围绕 “真实概率测度” 与 “风险中性测度” 展开核心较量! 衍生品定价、FICC、风控等,正是 Q-Quant 的主场;而我们常聊的多因子选股、高频交易、超额收益 α,则是 P-Quant 的战场。 P-Quant 扎根买方(对冲基金、私募),信奉 “市场无效”,靠历史数据刻画真实概率,从海量信息中预测资产走势,捕捉被低估的赚钱机会;Q-Quant 立足卖方(投行、券商),坚守 “无套利” 底线,用几何布朗运动、鞅理论等硬核数学模型,给衍生品算出唯一公允价,既支撑产品创新,又守护市场交易秩序。 【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
42 首板低开策略:一个年化48%的量化交易策略深度解析本文聚焦与 “打板” 逆向的量化交易策略 —— 首板低开策略,深度拆解其核心逻辑与实战价值。该策略以 “首板涨停 + 60 日相对低位 + 次日低开 3-4%” 为核心筛选条件,搭配开盘买入、日内分时段止盈清仓的短线规则,2019 年底至 2025 年 10 月回测实现 826.68% 总收益、48.61% 年化收益,最大回撤仅 27.05%。 其核心优势在于近乎零相关的贝塔值(0.06)与高达 0.447 的阿尔法值,实现独立于大盘的超额收益,相较沪深 300 近 10 年 3.97% 的年化,超额收益达 11 倍。策略在 “投资不可能三角” 中主动放弃高频率,换取 59.9% 的胜率与 2.18 的高盈亏比,信号稀缺与市场周期依赖(适配熊市 / 震荡市、牛市易空仓)是其核心边界。 内容还解析了策略参数设计逻辑、实盘滑点风险,以及作者拒绝因子排序避免过拟合的量化思维。 我们开设了《量化24课》、《因子分析与机器学习策略》、《量化人的Numpy与Pandas》,为量化交易者提供兼具理论深度与实操价值的参考,欢迎大家咨询👏👏 【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
41 量化人的母语:Python为何能以97.12% 的占比成为量化领域绝对主流?97.12% 量化人都在用 Python! 但让这门 “量化母语” 真正落地的,是 NumPy 与 Pandas 这对 “黄金搭档”—— 它们在数据分析领域的渗透率超过64%!不仅如此,他们还是 alphalens、vnpy 等主流工具的底层核心。NumPy 靠高效计算撑起海量数据运算,Pandas 用标签、时间序列功能让金融数据处理变简单,两者缺一不可。 想避开空洞语法,直接掌握量化实战技巧?《量化人的 NumPy 和 Pandas》这门课程扎根真实场景,拆解源码、规避踩坑,现在仅需「99元」就能打通 “技术 + 业务” 壁垒,新手入门、职场提效都适配,快速拿捏量化必备核心技能! 【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 【本期播客涉及的英文名词】 量化相关:alphalens、backtrader、tushare、akshare 数据类型:Panel Data(面板数据)、Series(一维数据)、 DataFrame(二维表格数据) Pandas函数:DatetimeIndex、rank()、.qcut()、drop_duplicates()、fillna() Wes McKinney 撰写:《Python for Data Analysis》
40 为什么简单交易策略,反而跑赢了复杂 AI 模型?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
39 ESG评分:溢价还是折价?资本革命还是营销骗局?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
38 「技能五子棋」爆梗撞量化!飞沙走石 = 高频交易?7大神操作拆解刷爆全网的 “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
37 投资不可能三角:alpha衰减、胜率、赔率与频率为什么在投资中,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
36 量化黑话:什么是因子、因子值、因子暴露、因子组合、因子收益?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
35 造轮子还是用轮子?AlphaSuite告诉你如何搭建一个AI量化框架面对层出不穷的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
34 捕风捉影!本福特定律教你识别机构痕迹为什么商品价、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
33 甲骨文暴涨40%!埃里森登顶全球首富:47年老牌科技公司如何实现逆袭?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
32 告别 MACD 假信号!参数优化 + AI 技术,解锁MACD新可能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。