量化好声音

刷爆全网的 “技能五子棋” 竟能解读量化交易？从 “飞沙走石” 掀掉对手棋子，到 “力拔山兮” 直接掀棋盘，这些看似无厘头的神操作，实则藏着与量化策略的奇妙对应 —— 高频交易的 “闪电套利” 像极了 “飞沙走石”，“订单簿诱骗” 是量化版 “调虎离山”，10 亿大单拆分靠的是 “庖丁解牛” 的精准。本期播客用技能五子棋的脑洞视角，拆解攻击、执行、生存三类技能对应的量化逻辑，让量化知识也能玩着学！【在这里找到我们】WeChat：quantfans_99（进「听友群」「课程咨询」请加）微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide知乎：匡醍量化

为什么在投资中，我们似乎永远无法找到一个“全都要”的完美策略？是我们的方法不对，还是某种底层规律限制了我们？本期播客，我们将深入探讨交易策略背后的“物理定律”——由 高胜率、高赔率、高频率 构成的“不可能三角”。我们将通过三位广为人知的投资人：沃伦·巴菲特、乔治·索罗斯和詹姆斯·西蒙斯，为您剖析他们分别代表的三条截然不同的投资道路。他们是如何在这个“不可能三角”中做出取舍，从而分别走向了“高胜率+高赔率”、“高赔率”和“高胜率”的卓越之路？理解他们的选择，将帮助你更清晰地定位自己的投资哲学。、【期望公式】期望收益 = 胜率 * 平均盈利 - (1 - 胜率) * 平均亏损【在这里找到我们】wechat：quantfan_100（加「听友群」、咨询「量化课程」请加）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantide知乎：匡醍量化bilibili：Quantide

想在成千上万只股票里挑出能持续上涨的 “好苗子”，却总纠结 “选业绩好的？还是估值低的？”本期内容就用通俗视角，拆解量化投资的核心黑话 ——“因子”，帮你跳出选股迷茫。​因子不是随便的 “选股技巧”，而是股票收益的 “营养成分表”：能精准拆解一只股票的长期表现，且必须闯过五关才能被认可 —— 经得起几十年牛熊的 “持续性”、跨美股 A 股的 “普适性”、换市盈率 / 市净率定义仍有效的 “稳健性”、算上交易成本还能赚钱的 “可投资性”，以及有经济学逻辑的可解释性。但找到因子只是第一步：直接用 PE 选低估值股，会不小心重仓银行股（天然 PE 低）；用高 ROE 选好公司，又会偏向大盘股 —— 这就是因子被 “行业、市值” 污染了。于是有了市值中性化和行业中性化的方法。​最后，通过 “排序分组+ 多空组合”，就能画出因子收益率曲线，看清这个因子到底能不能赚钱，帮你彻底吃透量化黑话，掌握专业选股的底层逻辑。【在这里找到我们】WeChat：quantfan_100（添加进听友群）微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide

面对层出不穷的AI工具，你是否感到迷茫？本期节目，我们以新兴的开源框架AlphaSuite为蓝本，不仅讨论“要不要造轮子”的战略问题，更聚焦于“如何造好轮子”的战术细节。我们将一步步拆解一个优秀的AI量化框架应该具备哪些要素，以及如何通过这个构建过程，将你的交易直觉和隐性知识，沉淀为一套能持续进化、创造价值的系统。【CANSLIM模型】C:Current Quarterly Earnings per Share (当前季度每股收益)A:Annual Earnings Growth (年度收益增长)N:New Products, New Management, New Highs (新产品、新管理层、股价新高)S:Supply and Demand (供给与需求)L:Leader or Laggard? (行业领袖还是落后者)I:Institutional Sponsorship (机构持股)M:Market Direction (市场方向)【在这里找到我们】wechat：quantfan_100（扫码加听友群）微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide

为什么商品价、GDP、河流长度里，以 1 开头的数字占比超 30%？答案藏在本福特法则里 —— 这个 “数字规律” 不仅能查财报造假，还能盯 A 股机构！方正证券研报用它验证：万科 A 分钟成交量贴合法则，机构交易却留下偏差；据此设计的 X 指标，能划分 “机构痕迹股”，还发现聪明钱因子在这类股里年化收益达 29.2%。从数学原理到量化策略，教你用规律看穿市场小动作。【本期节目你将了解】1、本福特定律及其在量化中的运用2、为什么换手率的变化率、聪明钱 Q 因子、净利润同比增长率这三个指标能成为选股因子【研报题目】1、方正证券：《本福特的启示：从分钟成交量看机构痕迹》2、方正证券：《跟踪聪明钱：从分钟行情数据到选股》【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide

甲骨文财报后单日暴涨 40%，创 1992 年以来最大涨幅，创始人埃里森身家激增 980 亿超马斯克成全球首富。这家 46 岁的 “老数据库公司”，早已靠与 OpenAI 的合作、云计算转型蜕变为 AI 基建巨头。更关键的是，它还是量化交易的 “隐形支柱”—— 华尔街顶级基金靠其数据库存海量数据、扛实时算力，从摩根大通到文艺复兴都离不开它。AI 淘金热里，甲骨文为何成了 “卖铲人”？量化与科技的交叉视角，带你看懂这场逆袭【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide

作为金融市场的经典工具，MACD 自 1970 年代诞生以来，一直是交易者判断趋势、捕捉机会的核心指标。但随着量化交易时代到来，传统 MACD 的固定参数、信号滞后、震荡市假信号等问题逐渐凸显 —— 如何让这个 “老工具” 适配新市场？本期播客从基础拆解 MACD：详解 DIF 线、信号线、直方图的构成与计算逻辑，手把手教你用交叉策略（金叉 / 死叉）、背离策略（顶背离 / 底背离）、直方图策略捕捉行情；更聚焦量化时代的升级方案：用遗传算法优化参数，借前向优化避免过拟合，再通过机器学习过滤假信号、强化学习实现自主决策，让 MACD 从 “被动信号工具” 进化为 “AI 驱动策略”。无论你是刚入门的交易者，还是想突破策略瓶颈的量化爱好者，都能在这里 get MACD 的全新打开方式。此外，“量化好声音” 听友群已开放，添加「宽粉」联系方式入群，一起解锁量化投资的奥秘！【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide【理财有风险，投资需谨慎。一下内容仅作分享，不构成任何投资建议】##一个中心、两个基本点、四项基本原则1. 一个中心：0 轴是 “多空分水岭”MACD 的所有信号，都要围绕 0 轴来判断 —— 这是最核心的原则。当 DIF 和 DEA 都在 0 轴上方时，属于 “多头市场”，赚钱的概率大。这时候就算出现死叉，也可能只是短期调整，后续还可能再形成金叉；当 DIF 和 DEA 都在 0 轴下方时，属于 “空头市场”，赔钱的概率大。这时候就算出现金叉，也可能只是反弹，后续还可能再形成死叉。所以，新手朋友用 MACD，先看 0 轴位置 —— 尽量在多头市场里操作，避开空头市场，这能大大提高胜率。2. 两个基本点：顶背离逃顶，底背离抄底这是 MACD 最经典的用法，也是实战中最可靠的信号：底背离：股价创新低，但 MACD 柱不创新低（绿柱比上次短），或者 DIF 线不创新低。这说明股价虽然在跌，但下跌力度在减弱，是 “见底信号”。顶背离：股价创新高，但 MACD 柱不创新高（红柱比上次短），或者 DIF 线不创新高。这说明股价虽然在涨，但上涨力度在减弱，是 “见顶信号”。背离信号在优质公司上更有效，而垃圾公司出现顶背离，可能就是 “永久顶部”，再也涨不回去。3. 四项基本原则：买点、卖点、风险点、止损点买点：分一级买点和次级买点。一级买点是 “底背离后的二次金叉”—— 第一次金叉可能是 “假信号”，二次金叉更可靠；次级买点是 “快慢线上穿 0 轴后，在 0 轴获得支撑的二次金叉”—— 比如 DIF 和 DEA 上穿 0 轴后，回调到 0 轴附近又金叉，这说明多头市场得到确认。卖点：对应买点，一级卖点是 “顶背离后的二次死叉”，次级卖点是 “跌破 0 轴支撑后的反抽 0 轴”—— 比如 DIF 和 DEA 跌破 0 轴后，反弹到 0 轴附近又死叉，这说明空头市场得到确认。风险点：不是 “非卖不可”，但要 “保持警惕” 的点。最常见的是 “快慢线上穿 0 轴时不放量”——0 轴是多空分水岭，上穿时需要成交量配合，才能消化前期套牢盘。如果不放量，很可能受阻回落。止损点：“君子不立危墙之下”，当买入后不及预期，MACD 跌破 0 轴进入空头市场时，必须止损。比如买入后，DIF 和 DEA 从 0 轴上方跌到 0 轴下方，说明趋势反转，这时候不管亏多少，都要及时卖出，避免更大损失。

金融市场海量高维度、非线性量价数据中蕴藏投资机会，传统分析方法却力不从心，而 CNN 与 Transformer 结合的模型成为破解数据密码的关键。文中先追溯 CNN 的发展，从 1962 年 Hubel 和 Wiesel 的猫脑视觉研究奠定基础，到 1980 年福岛邦彦提出神经认知机，1989 年 LeCun 等人创建 LeNet-5，再到 21 世纪后借 GPU 和大规模数据集迎来爆发，AlexNet、VGG 等架构不断突破。还解析其卷积层、池化层核心结构，以及在金融领域的应用，如股票预测、时间序列识别等。接着介绍 Transformer，2017 年 Vaswani 等人提出该模型，以自注意力机制突破 RNN 局限，在 NLP 领域掀起革命，后跨界金融，在市场预测、高频交易等方面发挥作用。随后重点阐述东北证券研报提出的 CTTS 模型，因 CNN 擅提局部特征、Transformer 长于抓长期依赖，二者结合可兼顾短期波动与长期趋势。该模型含卷积层、Transformer 编码器层、MLP 层，实战中用 2019 年标普 500 指数成分股日内数据测试，预测准确率高于 ARIMA 等基准策略，高置信度预测表现更优。最后提及 AI 金融模型未来探索方向，同时警示模型失效、数据质量、过度拟合等风险，为理解 AI 在金融领域的应用提供全面视角。【在这里找到我们】wechat：quantfan_100（咨询请加）微信公众号：Quantide 量化风云哔哩哔哩：Quantide小红书：Quantide

量化岗位竞争激烈，你是否也陷入 “非 985/211 不敢投”“简历石沉大海”“没实习经验 = 找不到实习” 的焦虑循环？本期播客邀请到嘉宾Yika —— 从投递 400 + 份量化简历全无果，到经调整后通过率暴涨 500%，最终拿下 20 亿规模私募 offer 的 “逆袭者”。他带着物理 + 金融 + 计算机的复合背景，却曾因身体状况、学历焦虑陷入迷茫，3 个月内从 “量化小白” 到入职私募，踩过的坑、用过的招，全部分享给你。我们会拆解 “简历通过率翻倍的核心逻辑”，聊 “零经验如何靠项目 / 课程补短板”，听他讲述 “从躺平到主动破局” 的量化转行路，更有针对 “未毕业 / 待毕业 / 已工作” 人群的定制化建议。无论你是想转量化的学生，还是在求职中碰壁的求职者，都能从他的经历里找到可复用的方法，告别求职迷茫！【在这里找到我们】wechat：quantfan_100微信公众号：Quantide 量化风云bilibili：Quantide小红书：Quantide

本期节目以2024年头部机构幻方量化宣布退出市场中性策略为切入点，深度复盘A股该策略的十年浮沉。我们将沿着时间线，从2014年的“风格错配”，到2015年的“股灾双杀”，再到2024年“完美风暴”下的流动性、基差、拥挤度三重共振，为您系统剖析数次关键危机。这不仅是一次历史回顾，更是一场关于风险、模型与认知的深度拆解。我们将揭示，量化行业如何在一次次“压力测试”后，完成了从对冲工具、模型内核到风控框架的系统性进化。这不仅是一部策略的进化史，也为投资者理解该策略的风险本质与未来走向，提供了生存指南与深刻洞见。【在这里找到我们】wechat：quantfan_100公众号：Quantide 量化风云bilibili：Quantide小红书：Quantide

这是一个发生在七夕夜的故事，但与浪漫无关。当满城都沉浸在玫瑰与巧克力的甜腻中，我，一个平平无奇的“单身星球居民”，走进电影院，看了一场关于高科技犯罪的电影《捕风追影》。我本以为这只是一场普通的消遣，却没想到，影片中那瞬间蒸发的巨额财富、突如其来的暴力冲突，像一颗子弹，精准地击中了我内心深处对于“不确定性”的恐惧。我们努力构建的生活，是否也会像电影情节一样，被一只看不见的“黑天鹅”瞬间颠覆？这个疑问，将我引向了思想家塔勒布的智慧世界。在本期播客中，我将从这场一个人的电影开始，与你深入浅出地聊透“黑天鹅”与“反脆弱”这两个足以改变你思维模式的核心概念。你将听到，为什么我们都是“感恩节的火鸡”，以及如何运用神奇的“杠铃策略”，将自己的人生打造成一个能从混乱与压力中获益的“反脆弱”系统。【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100

上证指数飙至 3883.56 点创 10 年新高，深证成指、创业板指涨幅超 2%，成交破 3 万亿元，连东方财富的上证 PE 百分位数都因热度溢出显示 NA，乐观情绪拉满。去年 9 月我们用 PE 分位数预判 A 股低估，月底果然大涨；如今再用同款方法测 PE，结果又如何呢？巴菲特指标计算数值为 88%，超 60%-80% 合理区间，那么问题来了：这能说明A股高估了吗？当前 A 股是真高估，还是虚火？上证到底能不能摸到 4000 点？【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100

你是否曾因盘⼝ “转瞬即逝的⼤买单” ⽽在⾼位接盘？在 A 股每⽇万亿成交背后，30% 主动撤回的委托订单，正成为机构博弈的 “隐形战场”。本期我们以开源证券 2024 年 1 ⽉的研报《市场微观结构研究系列（22）：订单流系列，撤单⾏为规律初探》为核⼼，教你识别 “虚假挂单” 陷阱，掌握从撤单这类 “隐性数据” 中挖掘超额收益的关键逻辑，揭开 A 股 30% 撤单的流动性奥秘拆解三⼤关键谜题：为何⼩市值股票每 10 单近 5 单会撤，微盘股却呈现反常识撤单规律？尾盘 3 分钟废单占⽐骤升⾄ 25%，背后藏着怎样的 “赌徒博弈”？“三⼩将_TRI”“毒流动性_TOX” 两⼤因⼦如何捕捉撤单信号，实现 43.4% 的多空收益？【在这里找到我们】微信：quantfan_100微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide

2009 年，当 BGI 被⻉莱德收购的消息从旧⾦⼭传到华尔街时，谁也没预料到，这场看似只是跨国⾦融巨头间的资本交易，会给远在太平洋彼岸的中国资本市场，带来⼀场 “量化启蒙” 的春⾬？中国量化发展史历经四阶段演进：1.0 时代（2002-2010）公募摸索起步，受制于交易制度难展拳脚；2.0 时代（2010-2015）随融资融券、股指期货落地，α 策略、量化对冲等模式爆发，公募与私募形成差异化路径；中间虽经 2014 年 α ⿊天鹅、2015 年股灾、⼯具受限等考验，却也筛选出具备因⼦挖掘能⼒与⻛险控制体系的头部机构。如今进⼊ 4.0 时代，AI 技术重构投研体系，⼤数据与衍⽣品⼯具扩容，量化在公募占⽐不⾜ 5% 的现状下，正迎来策略精细化与规模突破的新窗⼝。【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100

想搞懂基⾦经理的 Alpha 收益从何⽽来？关键要理清 MPT、CAPM 与 Alpha/Beta 策略的逻辑关系！本期播客结合清华⼤学五道⼝⾦融学院18年的基⾦研究报告，先拆解系统⻛险与⾮系统⻛险的核⼼差异，再串联 MPT （现代资产组合理论）的⻛险分散逻辑、CAPM （资本资产定价模型）的收益定价机制，最终落地到 Alpha 主动策略与 Beta 被动策略的实战应⽤，帮你搞懂专业机构如何⽤这套逻辑评估基⾦经理能⼒，⽆论专业⼈⼠还是投资⼩⽩，都能掌握基⾦投资的底层逻辑。【本期播客重点笔记】一、投资风险分类（一）系统风险（可补偿风险）定义：市场共性风险，无法通过分散消除典型案例：大盘暴跌、经济周期波动、政策重大调整、利率汇率变动核心特点：所有市场参与者均需承担，与市场整体绑定（二）非系统风险（不可补偿风险）定义：单个资产 / 行业独有风险，可通过分散消除典型案例：公司业绩爆雷、个股黑天鹅事件、行业政策局部调整、基金经理变更核心特点：仅影响特定标的，与市场整体无直接关联二、风险与收益的核心逻辑：风险可补偿性（一）风险可补偿性（对应系统风险）核心规则：承担的风险需获得对应收益补偿，仅系统风险符合该规则收益形式：Beta 收益（市场对系统风险的固有补偿）理论支撑：CAPM（资本资产定价模型）（二）风险不可补偿性（对应非系统风险）核心规则：风险可通过分散化消除，故无额外收益补偿理论支撑：MPT（现代投资组合理论）实践逻辑：非系统风险可通过资产配置对冲，承担后无法获得超额收益三、核心理论：MPT 与 CAPM 的协同作用（一）MPT（现代投资组合理论）核心目标：通过分散持仓消除非系统风险实现逻辑：利用 “资产收益相关性”，搭配不同关联度的资产（如股票 + 债券、消费 + 科技）最终结果：非系统风险大幅降低，剩余无法消除的风险为 “系统风险”局限性：仅解决 “非系统风险消除”，未回答 “系统风险的收益补偿” 问题（二）CAPM（资本资产定价模型）核心目标：量化系统风险与收益补偿的对应关系核心工具：Beta（衡量资产对系统风险的暴露程度）Beta=1：资产收益波动与大盘一致Beta>1：资产波动大于大盘（如成长股）Beta<1：资产波动小于大盘（如防御性蓝筹）收益拆分：将投资收益分为 “Beta 收益” 与 “Alpha 收益”作用：填补 MPT 空白，明确 “承担系统风险应得的收益补偿”四、投资收益分类（基于 CAPM）（一）Beta 收益收益性质：系统风险补偿收益（市场基础收益）收益来源：承担市场系统风险，与市场整体表现强相关获取逻辑：无需主动投资能力，通过跟踪市场（如指数基金）即可获取特点：收益稳定性依赖市场，波动与系统风险同步（二）Alpha 收益收益性质：超额收益（主动投资能力收益）收益来源：通过选股、择时、行业配置等主动策略获得计算逻辑：实际收益 - CAPM 计算的 “期望收益（含 Beta 收益）”特点：与市场无关，反映投资经理的主动管理能力（正 Alpha 为超额收益，负 Alpha 为收益不及预期）【在这⾥找到我们】公众号：Quantide 量化⻛云⼩红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100（课程咨询请加）

你用布林带、均线判断支撑阻力时，是不是总遇 “假突破”？买入就回调、卖出就反弹，震荡市频繁交易还亏成本？这都是传统指标 “盯固定阈值” 的滞后性在坑人！本期播客拆解光大证券 2017 年推出的 RSRS 指标（阻力支撑相对强度），它偏偏不纠结支撑阻力具体点位，专抓 “相对强度变化”—— 靠每日最高价（当日阻力）、最低价（当日支撑）量化市场预期，再用线性回归算 β 值、标准分优化信号，让判断跨牛熊都精准。看数据就懂有多能打：沪深 300 回测 12 年，RSRS 标准分策略总收益 1337%（同期指数仅 350%），震荡市也能稳涨；虽曾在 2008 年熊市误判，但加 20 日均线过滤后，最大回撤直接砍半，在上证 50、中证 500 上照样有效。【在这里找到我们】微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantidewechat：quantfan_100

为何能开发模仿顶尖交易者交易特性模型的⾯试者被直接淘汰？⾃认 “天才” 却态度傲慢的候选⼈为何成职场⼤忌？背景亮眼的 NASA 科学家⼜因何栽在 “诚实度” 上？本期播客围绕《亿万》第三季中三场量化交易员⾯试展开，拆解剧情背后的⾏业逻辑与招聘真相。⽆论你是想⼊⾏量化的应届⽣，还是关注⾦融科技的从业者，都能从这场 “⾯试复盘” 中，读懂量化圈对 “突破认知、抗压协作、坚守底线” 的硬核要求，以及 “⼯具不会取代⼈，⽽是让⼈进化” 的⾏业真相。【在这里找到我们】wechat：quantfan_100小红书：Quantidebilibili：Quantide微信公众号：Quantide 量化风云

想了解量化交易却不知从何入手？本期播客专为好奇者解答：量化不只是 “用算法炒股”，而是用数学模型和程序制定策略的系统交易。我们对比主观交易与量化交易的核心区别 —— 看决策依赖系统还是人为判断；拆解量化的 “生命线”：数据有多重要？从哪里获取？如何保证数据质量？接着解析主流策略类型：趋势跟随、均值回复等理论驱动型策略的逻辑与实操；详解策略构建四步走：提炼逻辑、定义信号、完善规则、设定参数；介绍量化框架的核心组件，以及零代码工具如何帮新手入门。最后分享普通人的入门路径：从 Python 和统计学基础，到进阶机器学习；揭秘量化行业的高门槛与 “反常识” 真相。听完这期，你将对量化有清晰框架认知，甚至能迈出写第一行策略代码的第一步。【在这里找到我们】公众号：Quantide量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantidewechat：quantfan_100(咨询请加)【Quantide Research Platform介绍】你读过很多研报和论文，最终却感觉一无所获:因为作者没有披露代码和数据，你也无法知道文章的观点是对是错。在匡醍（Quantide），我们只发布可运行的文章!为此我们构建了一个研究平台，购买了商用数据，并且将文章以notebook格式发布到这个平台上。这些notebook都可以运行，而且无论运行多少次，谁来运行，结论都将保持一致。只有这样的文章，才是可复现的文章，才值得你花时间去读。如果只能在我们平台复现还不够，您必须能把它『搬』回家，在您本地也可以运行。所以，在这个平台，我们只使用这些数据:1.2005年到2023年底的日线数据。您可以通过 tushare普通账号下载。2.其它高级数据:在平台里，我们提供了一个 Tushare高级账号供您使用。如果您要在本地使用同样的数据，只需要一年花500元订阅Tushare即可。相信这个成本是可以承担的。（详情请加wechat了解）【我们的课程】我们目前有三门课程，分别是《量化24课》、《因子分析与机器学习策略》、《量化人的Numpy和Pandas》《量化24课》面向打算进入量化领域的学生、程序员和正在从事主观交易的机构投资者和个人投资者，涵盖了量化交易全流程（数据获取、策略初识、量化分析方法和技术、高级数据可视化、回测和回测框架、实盘接口等），学完本课后，您将会对量化交易有全面和系统的了解。《因子分析与机器学习策略》属于后续学习课程，面向专业的量化交易员或打算向这个方向转岗求职或决心以专业、严谨的态度探索量化研究饿学习者。如果你已经有了一定的量化经验，目前主要关注策略研发，就可以直接报因子课。《量化人的Numpy和Pandas》紧扣量化场景来介绍 Numpy 和 Pandas 是这门课的一大特点。我们通过分析重要的、流行度较高的量化库源码，找出其中使用 numpy 和 pandas 的地方，再进行归类的提炼，并结合一些量化社区中常问的相关问题来进行课程编排，确保既系统讲解这两个重要的库，又保证学员在学习后，能立即将学习到的方法与技巧运用到工作中，迅速提高自己的生产力。

在股票交易中，如何精准把握趋势、减少滞后性一直是投资者的难题。传统移动平均线（MA）虽常用，却陷入 “平滑性与延迟性” 的矛盾。而低延迟趋势线（LLT）的出现，为短线择时提供了新思路。本播客将深入解读 LLT 的构造原理，对比其与 MA、EMA （指数移动平均线）的核心差异，分析它在指数和 ETF 交易中的实战效果，揭示其 “低延迟、高稳定性” 的优势。无论你是技术分析爱好者还是资深交易者，都能从中找到提升择时效率的关键方法，读懂趋势跟踪的底层逻辑。【在这里找到我们】微信公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantidebilibili：Quantide、宽粉wechat：quantfan_100

股权分置改革曾重塑中国股市的根基，却给量化交易埋下 “数据陷阱”—— 老数据里的流通股、市值算法，放到全流通时代还能用吗？有人说回测就得拉满十年数据才靠谱，可股改前后的市场早不是一回事，该追求越长越全的历史数据，还是警惕制度变革造成的 “数据断层”？【在这里找到我们】公众号：Quantide 量化风云小红书：Quantide哔哩哔哩：Quantidewechat：quantfan_100（咨询请加）