美股

美股市场深度分析，覆盖纳斯达克、纽交所和标普500

89 篇文章

2026/4/15 68 阅读

凯利公式：每次该下注多少

凯利公式：每次该下注多少 > "如果你知道自己的优势，那么下一个问题就是：下注多少。" 1960 年，贝尔实验室的物理学家约翰·凯利正在研究噪声信道中的信息传输问题。他发现了一个简洁的公式，可以计算在重复博弈中使资本增长最大化的下注比例。这个公式后来被赌徒、投资者和量化交易者奉为圭臬——不是因为它能让人暴富，而是因为它精确地回答了一个所有人都想当然的问题：我有优势，该怎么下注？本文用 15 分钟

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2026/4/15 29 阅读

夜盘数据对次日开盘的预测价值：量化验证

1986 年 9 月 11 日，苹果公司在盘后发布了第三财季财报。股价在常规交易时段收于 19.25 美元，盘后交易中一度跌至 17.75 美元——跌幅不到 8%。次日开盘，股价跳空低开 12.6%，并在第一分钟内触及当日低点。这不是流动性枯竭导致的踩踏，而是一个结构性的信息价格发现过程在盘后提前完成，并在次日开盘时以一种极端形式兑现。这个案例揭示了一个持续数十年的市场谜题：夜盘走势到底在多大

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2026/4/15 34 阅读

每日收盘后，职业量化团队在做什么？盘后工作流自动化

每日收盘后，职业量化团队在做什么？盘后工作流自动化 --- 纽约，凌晨 23:47。曼哈顿中城某量化基金的交易室里，显示屏上的 K 线图早已定格。四个小时后 A 股集合竞价开始，七个小时后美股盘前交易启动。这中间的六个小时，对职业量化团队而言，不是休息窗口。收盘铃响的那一刻，实时监控程序自动切换为批处理模式。历史行情数据从数据源归档入库，策略的日度归因报告在后台跑着，而另一组脚本已经开始预计算

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2026/4/14 19 阅读

损失厌恶：为什么赚 10% 的快乐抵不过亏 5% 的痛苦

损失厌恶：为什么赚 10% 的快乐抵不过亏 5% 的痛苦 > “损失一美元带来的痛苦，大约需要两美元的正收益才能抵消。” 这是行为经济学奠基人 Daniel Kahneman 在 1979 年提出的核心命题。四十五年后，全球量化基金管理的资产超过 4 万亿美元，但研究表明，即便是专业交易员，在高压环境下依然会系统性地偏离理性决策。本文从前景理论出发，拆解损失厌恶的神经机制与量化表征，给出一个可回

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2026/4/14 20 阅读

从行情到信号：如何将 TickDB 实时数据接入你的策略引擎

数据到了，信号没来：为什么你的量化系统总是慢半拍凌晨 3:47，你的止损单没有触发。不是交易所的问题，不是券商的问题。是你自己搭建的量化系统——数据在 WebSocket 连接的另一端排队等着处理，策略引擎还在喘气，而标的价格已经跌穿了你的止损位 2.3%。这不是故事。这是过去 18 个月里，我见过的最常见的量化系统死亡方式：架构层面的响应延迟，而不是策略本身的失败。数据从 TickDB

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2026/4/13 22 阅读

Alpha 从哪来，又到哪去

Alpha 从哪来，又到哪去 > "在华尔街，有两种钱：一种来自赌博，一种来自创造价值。问题是，大多数人分不清自己赚的是哪一种。" —— 华尔街谚语 2015 年 9 月，一个名为 LSTM 的技术指标策略在私募圈疯传。回测数据显示，在 A 股小市值因子主导的年代，该策略年化收益超过 120%，夏普比率 3.8，最大回撤不足 8%。到了 2018 年底，同一个策略的年化收益跌至 18%，夏普比率

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2026/4/13 20 阅读

财报发布瞬间的订单簿塌陷：用 depth 频道捕捉流动性真空

订单簿在财报发布前 30 秒就开始说话 "价格是无数张单子在博弈中成交的结果。" 每个交易日的盘后 16:00 或盘前 7:00，成千上万的机构算法正在做同一件事：盯着一份几乎静止的订单簿，等待那个时刻的到来——某家公司的财报即将发布。在那一刻，订单簿的表面平静会被瞬间撕裂：卖方流动性消失，买方堆积，价格在几秒内完成剧烈重估。大多数散户看到的是 K 线上的大阴线或大阳线。但真正的信号，在 K 线

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2026/4/13 33 阅读

量化交易的合规审计：你需要留存哪些日志和数据？

量化交易的合规审计：你需要留存哪些日志和数据？ --- > 2015 年 8 月 24 日，美股开盘后数分钟内，多只蓝筹股股价瞬间暴跌 99%，然后在几秒内恢复正常。《纽约时报》后来报道，监管机构花了数周时间才拼凑出完整的交易链路图——不是因为数据不存在，而是因为数据分散在 17 个不同的系统中，格式不统一，关键时间戳精度不一。这不是孤例。2012 年的“骑士资本事件”、2022 年的“日本交易

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2026/4/12 29 阅读

凯利公式：每次该下注多少

"我知道这个策略能赚钱。问题是，该押多少？" 这个困惑几乎每个量化交易者都遇到过。假设你开发了一个策略： - 胜率 60%（10 次交易中 6 次盈利） - 盈亏比 2:1（赚 2 块对应亏 1 块）这是典型的优势策略。用它交易 100 次，数学期望为正。但问题是： - 全押 → 一把亏光，明天就没机会了 - 1% 仓位 → 稳如泰山，但复利太慢，100 万本金一年只赚 12 万 - 每次投入多

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