吉冈清十郎

有点道理，外资会回来的

毛票上的日内波动率似乎是一个非常强的信号，且长期有效。日内波动率高的股票倾向于有更差的表现，多空组合可以到大概40%的return，ir轻松0.4+

他的港股策略更复杂一些，但是统计来看预测效果并不好，不过我还是顺着进去做了一些研究，后来把部分的研究成果变成了一篇专栏长文，那篇文章还有后半段，根据那些数据做的策略预测能力还可以，但是滑点太厉害，扣掉之后就很难赚钱

20-21年间，雪球上有一个毛票大神“迷糊的小猪佩奇”，人称佩奇哥，他的预测很准，动辄各种翻倍暴涨，我当时根据他的发帖逆向工程出了他的预测方法，现在过去那么久了也可以分享了：坐庄的股票有一类特定的走势，就是近期出现一个异常的交易量平稳放大平台，同时伴随着有限的股价波动（不能出现暴...

最近量化业内的一个瓜，因为我和瓜主本人有一些交集，当时也是有点怀疑的，主要是此人每天朋友圈就是游山玩水到处走穴，但是业绩做的却非常好，量化这个行业的确是看天赋，但是大佬们的工作时间都非常长。我当时的判断是有人在帮他管理资金，希望之后别爆出来业绩也是假的……

回复@PaulWu: 高频从原理上而言，是因为对order book的理解强于其他市场参与者，这个和低频研究对基本面的深入发掘是一样的智力劳动，“高频”根本上是为了匹配alpha的decay速度。“不公”是打击对象，原因是“不公”会减少交易的发生，比如公司都搞内幕坐庄那么大家最后都不来了，但是有了高频之...

科学尚未普及，经济学最基本的原理，“交易”双方只要都是自主自愿的，那么交易对双方福利都是增加的，交易两次比交易一次总福利增加更多，为什么要阻止交易发生？

监管量化这个事情更像是这样：量化通过印花税将股市里的超额按比例输送给国家，这个手段隐秘但是非常高效，但是印花税减半后统战价值就大大下降，所以要想个办法让量化把多赚的超额吐出来，但基于数据分析的D1策略基本上不会被影响，但是监管了D0策略，市场的无效也只会客观存在，超额也不会回到国...

不尊重客观规律，就搞不好经济，就像不好好学习就考不了好成绩一样

宏观看法只影响组合，没法映射到个股上

可见的将来，大型语言模型在金融领域预计会发生重大影响，以量化为例，过去的量化在面对文本数据是非常无力的，一般能做的事情就是提取一个标题，或者粗略判断一下情绪，但有了大模型加持后自动分析研报也不是不可能了，直接把数据边界扩张到主观交易的领域。

孟子：固国不以山溪之险
马基雅维利:The best possible fortress is--not to be hated by the people

毛票领域最纯粹的风格因子：收盘价close。以上是一个做多低价股，做空高价股（不超过10刀）的策略，换手率低，20、23年都有不错的表现，21年最大回撤爆表，22年直接反号。风格因子不是好的因子，因为表现过于极端，在赚大钱和亏大钱之间摇摆，但是反过来说，如果能找到关于风格的择时方法，风格因...

真正的量化VS虚假的量化：和同样做量化的本科同学吃饭，知道了一件趣事，我们同院的另一个同学，在本科期间就开了一个公众号，名为“XX诊股”，自称有一个量化28轮动策略，通过开收费咨询群赚了几十万不禁感慨量化的尽头是开课，不能开课的量化都是虚假的量化

一个看上去很好，但实际上却美中不足的因子，10%的换手平均26%的收益率，但是23年top percentile表现不太行，top10%收益率仅仅只有6%，赚钱的部分集中到了top20%

接上条讨论，给出一个更具体版本的介绍，在量化里，一个好的交易信号(alpha)具有这样的特征：股票的信号值越强越赚钱（多头部分，适合做多），越低越亏钱（空头部分，适合做空），有些毛票的经典信号在2019、2020、2021、2023这四年中，空头部分一般，多头部分很强，但是到了2022年多头部分不赚钱...

毛票市场的alpha的多空分布有一些很有意思的特征，好的alpha在行情好的时候很赚钱（多头很强），但是在行情差的时候只能让你少亏钱（多头变差，空头很强）

一个国内的观察，不一定对：AI替代对文字类零工的影响有夸大的成分，零工本质是服务业，大量环节难以取代，不是AI全面取代零工，而是最先装备AI的零工取代其他的零工

可能过于专业没人看，如果大家对量化感兴趣的话，可以分享一些我自己的小票alpha研究，这界面显示的是以隔夜收益率为因子的策略的表现，隔夜收益率在A股和美股都是一个比较强的因子，原因很复杂，但可能和交易规则、反应不足等等有关。

仅用隔夜收益率作为因子，在毛票宇宙上的表现，19，20，21年信号都很强