2026 年度研究库

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2026 年度研究库

Carver 新书把仓位、成本和交易管理放到台前；它是培训线索，不是新策略论文

夏普从 0.63 归零：先修复历史成分名单，才有资格讨论股票信号

财报后漂移：9.6 个百分点的组间优势，调整市场敞口后只剩 0.1

100 个 AI 投资人格年化 29.5%，却与一个普通提示的选股重合 92%

PEAD 平均年收益从 −0.5% 变 +2.2%：入场日期变了，实际上连组合定义也变了

AI 研究系统的核心不是多跑回测，而是阻止错误结果进入决策

黄金宏观支持分数在1996—2026年预测下一季度金价的相关性超过25%，但单一黄金合约的策略Sharpe只有0.5

股价能帮忙估计经济，但不是因此就能预测股价

基准相关 99.44%，仍能凭空制造 0.66% 的 Alpha

十币周频动量只有 0.37 夏普；但这次“复现失败”本身也有成本和口径问题

EigenScore 是量化编程练习场，不是用 Elo 证明投资能力的研究论文

Dalio“15条独立收益流”在可交易ETF架上只剩3.3个有效赌注：三基金ERC年化8.00%，十五基金仅3.78%

隔夜轮动号称每年翻倍；90 日选股并不自动消除筛选偏差和开收盘成交风险

纯噪声也能被 AI 做出 2.12 夏普：不仅要记录试了多少，还要记录拼了多少

真正的All Weather在扣融资后落后60/40：毛收益只多0.11个百分点，0.93个百分点的借款成本把年化变成7.02%

股债相关从正转负确实改变风险，但“负相关拖累收益”是需要纠正的叙述

总结果过关，年份与排名却露馅：别让自动判决替你停止思考

比特币高波动会延续，但 96% 的状态留存里藏着滚动窗口重叠

月度 TAA 改成每日全仓调仓：毛收益没改善，额外成本却超过每年 2%

土耳其双动量实际赚11.7%，但择时增量还没证明

GPT 新闻情绪仍有漂移收益，但最赚钱的部分也最难交易

Boundary 不是“贵了就卖”：它判断的是趋势在估值极端处是否更容易反转

Podcast：从市场问题到量化交易系统

魔法公式拆开后，质量腿反而胜出：S&P 500 口径下20个逐年样本外窗口，ROIC单因子年化11.73%，比等权双因子高2.18个百分点

复制国会议员交易没有alpha：17,859个披露事件中，买入一年相对SPY中位数-5.36%，买卖差仅1.13个百分点且不显著

加密微观结构预测，可能只是波动率换了名字

优化需要五百年？真正的问题是把估计误差当成事实

外汇预测该看邻近市场，但三种时钟不能混成一条策略

可公开交易的Form 4买入信号只在披露后1—5日显著：7,405个事件1日+0.534%、5日+1.009%，21—63日漂移无法确认

Keller的单只金丝雀门槛在2022年保住回撤，却在复苏期长期错过风险资产：把阈值从1只调到2只后，17个样本外年度年化由5.49%升至9.01%

Sharpe 相同，不代表每一段时间都赚得一样稳

150年跨国证据：起始名义长债收益率几乎决定未来十年名义回报，却对真实回报没有保护；通胀超过约6—8%后真实债券收益转负

一万两千个特征的优势，可能来自截距和 Sharpe 算法

行业轮动在19个样本外年度比九行业等权高1.37个百分点年化，但它同时改了26处设置，不能把收益全部归因于“regime”

Wealth management with macro factors

动量股只在回撤15%后买入，单策略指标不如追高版，却提供不同的入场时间与股票池；作者只给出机制证据，未公布完整回测表

赢过 80 个随机价位仍不够：两跳滑点让 PF 从 1.34 缩到 1.07

优化器跑完还很分散，不代表已经找到稳健参数区

先有理论也要记搜索账，方法论文章本身也得过检验

行业动量并非整月有效：月初第1日做多赢家有效、随后第2—3日应反转，三段拼接后长短年化5.99%、Sharpe 0.55