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老派因子挖掘的必要:用真實邏輯對抗因子衰減
量化投資中,樣本內漂亮而樣本外衰減的因子屢見不鮮。本文探討老派因子挖掘的必要:先從人類行為或制度摩擦的假設出發,再尋找數據證據。以處置效應、基金窗飾等為例,說明有經濟邏輯支撐的因子不僅更容易理解,也便於預測失效條件與估算容量,從而在擁擠的量化市場中存活。
Voltima Quant2026/08/15
用Chow檢定提前發現策略參數失效的警訊
市場運作邏輯會隨著時間改變,策略參數未來可能失效。本文聚焦於如何使用計量經濟學中的Chow檢定,檢測策略參數是否發生結構性斷裂,作為績效衰退前的預警指標。透過此方法,交易者能及早辨識參數失效的訊號,避免損失。
Voltima Quant2026/08/14

Longbridge AI Agent 接入 ChatGPT 與 Claude,重塑量化研究效率
Longbridge AI Agent 正式接入 ChatGPT 與 Claude 生態,解決量化研究中最難的想法生成與快速驗證瓶頸,七大流程加速 Alpha 發現。
Voltima Quant2026/08/07
固定週期 vs 觸發式再平衡:量化策略的調倉思維差異
本文比較量化交易中固定週期再平衡與觸發式再平衡的差異,探討固定調倉的過度交易、調整不足與日曆效應問題,以及觸發式如何依市場波動自適應調整交易頻率。
Voltima Quant2026/08/06




