Author: LanceKBarnes

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从噪声里提炼信号：下一代量化的觉醒

金融市场的信息密度在指数级攀升，价格、情绪、链上数据、新闻流与资金微结构交织成巨大的噪声场。真正的分水岭不再是“是否自动化”，而是是否能建立一套以学习驱动的决策系统。在此语境下，ai交易代表着从“人写规则”向“机器学规则”的范式跃迁，它不是单一模型或一招制胜的方法，而是贯穿数据、模型、风控与执行的端到端能力。 范式转移：从规则到学习 传统量化依赖经验与简化假设，面对结构性突变常显迟钝。ai交易的核心在于让模型对分布漂移保持敏感：通过持续学习、迁移学习与在线更新，使决策在新环境下仍具韧性。它关注“生成数据的机制”而非“数据的表象”，以更高维的表征理解市场行为。 数据栈与特征工程 优质数据是胜负手。基础行情与盘口微结构提供短期动能信号，另类数据（新闻、社媒、地缘事件、链上流、ESG披露）为长期资本流向定调。关键在于时序对齐、缺失值处理、滞后校准与泄漏防护。ai交易强调特征的稳定性与可迁移性：优先选择跨周期稳健的统计特征，并用目标编码、分桶与正则化降低过拟合风险。 模型谱系与组合...
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