研究

世纪尺度、可复现的标普500回撤度量：1927–2026 共 24,742 个交易日，历史新高锚定口径下 73 次 5%+ 水下事件，其中 26 次达 10%+、12 次达 20%+。四项很少被放在一起处理的内容：计数口径敏感性（同一份数据是 73 次还是 339 次 5%+，取决于计数规则）、恢复时间的 bootstrap 不确定性（20%+ 熊市中位 764 天，95% CI [666, 2310]）、水下时间的 Kaplan-Meier 生存视角、以及名义/实际 × 价格/全收益四种口径的稳健性。衰退重叠是分水岭：与 NBER 衰退重叠的 10%+ 事件中位深度 -35%、水下 988 天；不重叠的仅 -14.3%、216 天。

2026-07-10

一项已审计的收入驱动型定投反事实研究——月度投入从 $5,000 月收入的 30% 起步、每个日历年增长 5%——作用于 2000–2026 年间 26 个资产。设计上刻意区分描述性的自身起点口径（Primary B）与统一公平窗口，其中 W2018 为主要同窗口比较：W2018 中 NVDA 以 XIRR 70.98% 领先，Primary B 中 TSLA 以 43.36% 领先，SPY 基准为 12.25%（317 笔投入复利至 $4.63M）。每一个极端结果都伴随剧烈回撤；论文明确指出：一个由事后赢家组成的资产池，不能支撑任何前瞻性选股规则。

2026-07-10

一个高保真的 1 秒回测实验室（Python 参考实现 + Rust 平价引擎）在 2023–2026 上选出一个看似很强的 Donchian rider——+687 指数点、盈亏比 2.35、在 MES 期货上得到 STRONG_GO——随后用 2004–2022 这段 19 年样本外窗口上 460,800 种组合的穷举网格将其证伪：冠军排在后三分之一，网格中位数为负，表面优势集中在 2021–2022 两年。这是一个典型的后选择推断产物，也是 SPX 0DTE Donchian 负结果论文的信号层姊妹篇。

2026-06-26

对 2000–2026 年间 29 类资产（股票指数、美股、大宗商品、货币、现金与债券）已实现跨资产表现（以美元计）的一次有纪律的事后比较。它不是策略或预测：其贡献在于方法论纪律。等长窗口排名把年化收益领先者从特斯拉换成英伟达；与无风险一致的夏普拉低了头部比率；窗口内日度回撤把新冠期间 +11.6% 的月度数字还原为 −38% 的崩盘；显著性检验则表明黄金在下跌月份的优势并不显著（p=0.09），而债券显著（p=0.04）。

2026-06-25

对波动率目标化时序动量叠加策略的一次全链路、可复现的样本内审计，回答个人投资者能否在不放弃股指持仓的前提下系统性改善纯指数持有。实现摩擦逐层量化——策略层（ETF，超额 Sharpe 0.57，与 SPY 相关性 −0.04，6/6 危机窗口跑赢），工具层（CME 期货，严格四对相关性 0.90–0.97），合约粒度层（$500K 账户下年化跟踪误差 327bp，主导项是工具基差而非取整）。每个数字都由仓库输出程序化注入；全部结果为样本内，且把未达标条件、一处 100× 口径缺陷与被证伪的预测都作为结果披露。

2026-06-19

对 SPX 0DTE 期权上 5 分钟 Donchian 突破信号的四年样本外评估。基于 Databento 全样本逐笔验证、覆盖三种出场策略，真实可执行盈亏约为每年 −$107K 至 −$117K，自助法 95% 置信区间完全位于零以下。论文记录了早期草稿中由 Black-Scholes 定价与分层抽样选择偏差共同制造的“假阳性”结论。

一套七阶段的 Python + Rust 研究引擎，在指数点位层面对 SPX、ES、SPY 的 Donchian 突破结构进行验证。涵盖点位级发现、风险参数化、体制过滤、walk-forward 分析、期权感知代理验证（BSM / delta 代理 / VIX 缩放 IV），以及基于 1 秒数据的真实 SPXW 报价链复核与执行回放。

一项基于 1 秒数据、审计级别的 SPX 开盘区间突破（OR5/10/15/30）研究，评估开盘驱动信号能否转化为 0DTE 期权暴露。包含 epsilon 过滤网格、1–15 秒延迟的执行代理、前向路径 MFE/MAE、失败突破分类、基线匹配以及自助法 Pareto 占优门槛。

一套只做多的 0DTE 策略，通过三层信号架构（偏向、触发、衰竭）捕捉 5–20 分钟的方向性行情。硬性风险不变量强制：不裸卖、单一持仓、日内 2% 硬止损。以 Python/Rust 混合实现，并在异步执行安全方面持续迭代。

一条三层日内流水线：压缩状态检测、方向确认，再到期权可交易性与出场管理。采用按时段的分位数归一化、严格区分已收/未收 K 线语义、成本保守的出场建模，并以 300+ 测试在 schema 层强制安全不变量。

一项多版本研究，考察突破如何在 1m/5m/15m 时间框架间传导，包含三种复杂度递增的策略变体、Black-Scholes 期权定价，以及 20 年与样本外两类分析。信号被映射到 SPXW 0DTE 期权暴露，实现套件中带有 VIX 体制过滤。

2026-06-19

基于 IBKR 复权日线的美股日频统计套利管线：股票池构建、Fama-French 因子映射、滚动 beta 估计、残差 z-score 信号、每日目标权重，以及含成本与持仓的完整回测。Walk-forward 样本外评估配合成本、融券费、总暴露与容量等稳健性门槛。

一套只做多的标普 500 叠加策略，使用劳动力市场综合信号（初请失业金、非农就业、失业率）在衰退期降低暴露。样本外夏普 0.586，对比买入持有 0.43；最大回撤 −27.6% 对比 −57.4%；夏普衰减仅 −0.006。在 2006–2026 共 21 个样本外年份、基于初值（vintage）数据完成验证。

一套事件研究框架，使用由 FRED 初值与 TradingEconomics 一致预期计算的“意外”（实际值减预期）来度量宏观数据（非农、CPI、FOMC、ISM、零售、PCE）对 SPX 的冲击。将多窗口的方向概率与移动幅度转化为 0DTE 多头看涨/看跌的进出场参数。