比特幣ETF資金流怎麼看：淨流入流出當成機構風險偏好的溫度計
比特幣ETF的淨流入淨流出，本質上是機構資…
分類 量化策略與技術分析
以數據驅動的交易邏輯，分享 SOP 建立、Gamma 分析、板塊輪動策略與實戰回測，用數學解構市場的規律。
Deflated Sharpe Ratio 是什麼：把「試過幾次」算進回測顯著性
兩年日線回測、試過 200 組參數設定，純雜訊能給你的期望最大年化 Sharpe 是 1.96。如果你的策略回測出 1.5，這個數字連雜訊的平均水準都不到。
鏈上巨鯨籌碼分佈追蹤：從地址行為判斷大戶動向
鏈上巨鯨籌碼分佈為什麼重要 鏈上巨鯨籌碼…
比特幣與美股期貨的相關性變化：風險資產輪動下的Beta觀察
比特幣美股期貨相關性為何時強時弱？ 比特…
加密貨幣量化分析框架：從宏觀流動性到鏈上籌碼的三層濾網
美國比特幣現貨ETF在二零二四年初上市，市…
比特幣期權Gamma與波動率結構：機構避險行為如何影響現貨走勢
為什麼做市商的對沖行為才是比特幣短期走…
回測過擬合的九種死法：為什麼通過 Walk-Forward 的策略還是賠錢
先講一個我自己的案例。一支黃金方向預測策略，通過了 Monte Carlo 檢驗，通過了 walk-forward analysis，統計顯著性 p<0.01。以多數人的標準，這支策略已經「驗證完畢」，可以上真錢了。
自動化量化交易系統：從策略假設到回測驗證的建構框架
三年前，我第一次把一套策略從回測搬到實盤。