<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"Python的核心不是“炫技”，而是“实用”</font  到此，我们已探讨完Python核心且重要的知识点，涵盖数据结构、流程控制、函数用法、类与对象，以及Numpy、Pandas等常用库。而在本次“Python进阶2”的内容中，我们将进一步介绍Python的其他高级用法与科学计算库——不仅会讲解Python风格（Pythonic）及各类高级编程技巧，还会重点...

QuantFabric系统架构革新：共享内存驱动的超低延迟新时代 继续跟随天山老妖的QuantFabric教程深入学习，这次迎来了系统架构的里程碑式重大升级。如果说之前的HFTrader展现了纳秒级的极致性能，那么这次基于共享内存的架构革新则是从根本上重构了系统的通信基础，将低延迟性能提升到了新的高度。 这次升级的核心在于彻底消除TCP通信的延迟瓶颈，通过共享内存（SHM）技术实现内存级速度的数据传输。同时，引入全新的XQ策略进程组件，实现了策略层与基础设施层的完全解耦，既保证了核心组件的稳定性，又提供了策略开发的极致灵活性。 这次学习让我深刻认识到，优秀的系统架构不仅要追求性能的极限，...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"统计是量化分析中的核心关键环节！</font  上次介绍过统计学的重要性，还说明了它的词源的和古代国王必修课的背景知识。从这次开始，我们正式进入统计基础部分，现在也是时候换一种思路学习统计学了。 对我而言，因为在学习量化的过程中必须攻克统计学这道难关，所以几年前我强迫自己报名了《中级统计》考试。该考试的教材内容包含统计学与数据、数据描述、参数估计、假设检验等章...

踏入天山老妖QuantFabric教程的技术巅峰——HFTrader高频交易系统，这是整个学习旅程中最激动人心的核心篇章。如果说前面的环境搭建、工具配置是在打地基，那么HFTrader就是真正的速度与技术的终极较量。在这个以纳秒计算的高频交易世界里，1008纳秒的最小延迟和4184纳秒的最大延迟，每一个数字都代表着技术实力的极致展现。 HFTrader作为QuantFabric量化交易系统的高频核心，承载着将毫秒级市场机会转化为实际收益的重任。从四线程架构设计到CPU亲和性绑定，从无锁队列优化到多层风控体系，每一个技术细节都在诠释什么叫"细节决定成败"。这不仅仅是一个交易系统，更是现代金融科...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"文科生学量化需要学编程吗？</font  上次我们已经学习了Python安装与配置的相关内容。这次将运用已学的编程知识，简要介绍Python的4个基础模块：数据结构、流程控制、函数用法、类与对象。在开启编程学习之旅前，我们需要明确为什么要学编程，以及该怎么学。 <fontcolor="brown"二、编程</font <fontcolor="darkblue"为什...

一、数据是量化投资的第一步 1、量化投资是什么？因子投资是什么？ 量化投资(QuantitativeInvesting)是一种投资思想和方法论。 它的核心是用数学模型代替人的主观判断。它不依赖于基金经理的“感觉”或“灵光一闪”，而是通过计算机程序，系统性、纪律性地执行一套预先设定好的、基于数据的投资逻辑。 因子投资（FactorInvesting）是量化投资中最主流、最核心的一个分支。把你的投资组合想象成一个人的身体。传统的市场指数投资（比如沪深300指数基金）就像是给身体提供了基础的总热量（卡路里），这代表了市场的平均回报，也就是我们常说的贝塔（Beta）。 因子（Factor）就像是蛋...

继续深入天山老妖QuantFabric教程的技术精髓，这次我们踏入了高频交易的核心——低延迟技术的全栈优化。如果说前面的HFTrader系统架构让我们看到了高频交易的整体框架，那么这次的低延迟技术分享则是深入到每一个技术细节的极致追求。从硬件超频到内核旁路，从CPU隔离到零拷贝优化，每一个环节都在诠释什么叫"毫秒必争，纳秒见真章"。 在这个以纳秒计算的技术世界里，250纳秒的ef_vi延迟与2-3微秒的标准网络栈延迟之间的差距，可能就是盈利与亏损的分水岭。这不仅仅是技术的较量，更是对工程极限的挑战和对商业价值的精准把握。 这次学习让我深刻认识到，高频交易的低延迟优化是一门综合性的系统工程：...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"Python是一种“胶水语言”，能够整合多种库与工具！</font  Python是“胶水语言”，能够将各种不同的库和工具粘合在一起，创造出强大的解决方案。 在上一次的介绍中，我们已经讲解了Python基础的4个模块（数据结构、流程控制、函数用法、面向对象）；本次将聚焦Python的进阶使用方法，以及数据分析领域的核心工具库。对于刚开始接触量化分析或数据分析初...

一、引言 近年来，随着中国资本市场的快速发展和机构化程度的不断提升，因子投资（FactorInvesting）逐渐成为量化研究的重要方向。其中，小市值因子（SizeFactor）与红利低波因子（Dividend&LowVolatilityFactor）是最为典型的两类策略，分别代表着成长性与稳健性的两种投资风格。 小市值策略依靠规模较小企业的成长潜力，在市场复苏与扩张阶段往往能够获得较高的超额收益。然而，小市值股票普遍流动性不足、业绩波动较大，导致其在市场下行阶段容易出现剧烈回撤。与之形成对照的...

最近读了一篇关于预测市场套利的论文，让我对"市场效率"这个概念有了全新的认识。作为一个关注量化交易和市场微观结构的人，这篇论文揭示的现象既令人震惊，又在情理之中。 核心发现很简单：在2024年美国大选期间，一群神秘的套利者从Polymarket这个预测市场平台中，悄无声息地提取了约4000万美元的利润。 他们没有预测谁会当选，没有分析选情走势，甚至不关心最终结果。他们只做一件事：在市场定价出现错误的瞬间，闪电般地完成买卖，锁定无风险利润。 这个故事让我想起华尔街的一句老话："在别人恐慌时贪婪，在别人贪婪时恐惧。"但这些套利者做的更极致——他们在别人混乱时，保持着机器般的冷静。 --- ...

上一篇文章我们介绍了高频因子的流动性因子、量价相关性因子，这一篇继续介绍筹码分布因子，并在因子分析的基础上加入策略回测。 研究环境利用聚宽因子分析API，构建因子函数类；研究在日内高频分钟级数据中挖掘构建高频因子，对该因子进行有效性检验，并利用回测平台进行回测。 一筹码分布因子 1.1因子介绍 第六大类因子为筹码分布因子。筹码分布旨在刻画股票持有人的持仓成本分布情况。筹码分布能够直观地展示不同价格区间上的持仓数量，从而帮助投资者判断市场的平均持仓成本。如果大部分筹码集中在较低的价格区间，说...

继续跟着天山老妖的QuantFabric教程深入学习，这次聚焦于开发环境搭建的核心组件——Qt和CMake的安装配置。如果说前面的基础环境搭建是地基，那么Qt和CMake就是框架的主体结构。没有稳固的开发工具链，再好的策略想法也无法落地实现。 这次的学习让我深刻体会到，量化交易系统开发不仅需要扎实的金融知识和编程技能，更需要对开发工具有深入的理解。特别是在Linux环境下配置图形化开发环境，每一个细节都可能影响后续的开发效率。从版本选择到环境变量配置，从账户验证到套件检测，看似简单的安装过程实际上蕴含着丰富的技术细节。 Qt安装：图形化开发的基石 版本选择的策略考量 在Qt的版本选择上...

一、引言 1.1研究背景 在金融投研领域，量化投资已成为不可或缺的一部分，它通过数学模型和计算机算法来执行交易决策，极大地提高了投资效率和准确性。 本文旨在为那些希望踏入量化投资领域，但缺乏技术基础的投资者提供一个全面的技术因子整理框架。我们将详细解析各类技术指标因子的计算方法及其在市场分析中的应用，帮助投资者构建坚实的量化投资基础。 1.2研究目的与范围 核心目的：构建一套可直接复用的技术因子计算框架，明确各类因子的“计算逻辑→应用场景→信号含义”，避免投资者陷入“指标堆砌”的误区。 研究范围：聚焦技术面因子（不涉及基本面因子如PE、ROE），覆盖8大类指标（移动平均线类、趋势指标、动量指标...

<fontcolor="brown"一、引言</font <fontcolor="red"想成为王者，必须懂统计</font  此前已经写过几个关于量化分析“代码篇”的分享，接下来要进入的，既是量化领域的核心内容，也是我们很多文科生觉得难度最大的“数理”部分，而我们“数理”的第一站，就是“统计学”。  在量化分析的数理基础里，线性代数、微积分、概率统计、计量经济等缺一不可，但其中统计检验直接关系到数据结论的可靠性——...

继续深入天山老妖的QuantFabric教程学习之旅，这次的内容涵盖了两个关键主题：Git子模块的管理实践和C单例模式的设计实现。看似技术细节各异，但实际上都体现了系统工程中的核心思想——模块化管理和资源统一控制。 在量化交易系统开发中，代码组织和架构设计的重要性不言而喻。Git子模块解决了多团队协作中的代码复用问题，而单例模式则确保了系统关键组件的唯一性和一致性。工程实践中的每一个设计决策，都直接影响着系统的可维护性和稳定性。 这次学习让我深刻认识到，量化交易系统的复杂性不仅体现在算法策略上，更体现在工程架构的精细化管理。从版本控制到设计模式，从编译构建到资源管理，每一个环节都需要深入的...