pedma

我逐渐明白了一个实际问题：理论太多、真正去做的太少。
当我开始搭建这套新的交易基础设施时，我从一开始就把重点放在尽快把我能做出的最基础的东西投入生产。
一开始它只是一个简单的多/空方向性模型，今天则已经是别的东西了。
但直到现在我才在往回推，去看许多有抱负的交易者（很多在量化论坛上）会试图在一开始就修复的问题。
例如这周我的重点是降低换手/周转率。
大概这种东西应该在把模型投入生产之前就优化得很好，对吧？
嗯，我尝试了各种不同的方法，但似乎都没法产生比我现在做的最简单的事情更好的结果。
所以我开始更“理科宅”一点，重新思考整个思路：从“纯信号权重”改成“预测”。
核心想法是：与其只是认为“X 个信号 + 某个阈值”就足以产生足够的经济价值来换仓，为什么不为它分配一个数值——我预期从这种敞口中能拿到的收益预测。
这个数值来自我在信号层所做的工作。
我从来没把这些联系起来——就像我说的，我一直只跑着最简单的东西。
好吧，结果发现：这些预测并不是一种高效的方式来量化信号。
例如下面这张图，是我交易的某个模型的经过回测的表现。
为此，我只是运行了预测模型，并把基于我们之前工作的预测结果分配到原始回测中的建仓/平仓点上。
第 2 个面板展示了：由预测（EV）决定的已实现收益分布。
其中一个赚得最多的区间是当 EV < 0 时，这显然

这是我现在主要交易的 3 家交易所上的滑点：hyperliquid、extended 和 。（我只交易了这三家）
hyperliquid 和 extended 的中位数非常接近。
可能我有点蠢，但我当时觉得这是因为 extended 只接受“限价类型”的订单。但 hyperliquid 在 market_open 也有同样的机制：SDK 会把它们转换成带 5% 滑点缓冲的限价 IOC（我应该知道这一点，但我真没想起来）。
总之体验一直很糟。
有意思的是，我在 extended 上交易的相对规模和我在 hyperliquid 上差不多，所以这也不是一个规模因素。
从规模角度看也挺有意思（我故意隐藏了每笔订单对应的 $ 金额）。
前 4 个桶里，extended 的平均滑点保持相当稳定；但在最后最大 20% 的订单里，它会翻三倍，而中位数却相对不怎么动。退化看起来更像是来自少数“很难看”的成交，而不是整体均匀的退化（如果我这样说你能懂的话）。这可能是因为有一段时间我在那边交易了不该交易的交易对，然后也许会“溢出”到这里。
这只能说明：在大单尾部时，extended 的滑点恶化得比 hyperliquid 要温和得多。
这显然是常识吧？hyperliquid 更成熟，但我还是觉得用数据看到这一点很有意思。
（这里）滑点在最小订单上最差，这很有意思。大概率是长尾交易对的问题：它们更波动、可

本周的工作是降低人员流失率。
我可以尝试的有 2 个杠杆，用来让它更平稳。
a) 实际信号
b) 波动率预测
我先从信号开始，因为我们可以看到，即使在投资组合层面，它也相当“跳动”。我过去做过一些工作来对其进行平滑处理，但说实话，我并没有用我应该付出的细节去深入研究。
信号仍然相当不稳定，我相信在不丢失信号所提供的太多信息的前提下，我可以让它稍微更好一些。
波动率估计也是一个选项，但这是我还没有仔细考虑过把它做得更平滑，或是把预测视野拉长之后，可能带来的缺点。所以在这里先提醒一句：仅供参考。它是方程中的一个变量，确实需要关注。

我今天又发现了一个边缘情况 bug。
前几天我在转移资金时，看来我在一个延展/扩展类型的子账户上没有留足够的保证金。
当它在执行仓位时，由于保证金不足而运行失败，并且由于该信息是如何从交易所 API 返回的方式，部分成交的仓位被记录为“完成”。
我有一种方法来处理部分成交的仓位，它们会被正确地归类为相应类型，并且我会收到警告——但在涉及因保证金控制导致的部分成交时，它显然会出问题。

今天半夜在 IMAX 看《奥德赛》（Odyssey）。时间挺糟，但这是这周在 IMAX 里唯一一个不是最底排、而且还能抬头看屏幕的座位。
考虑到我每天 9-10pm 就睡，这应该会很有意思。不会是我第一次睡着错过电影。

我每天大约有 42 个反复出现的问题需要我的代理进行报告。这会生成成千上万行内容。
我按出现次数从高到低浏览列表，并已经把它从每天将近 4k 的告警降到 11。
仍然在第 15 条，但我会把它们全部清理掉，不过只是后端的噪音。

我认为，要能很好地应对全职交易者的波动，人们需要看一下平均月回报与生活成本之间的比率。
我现在的比率大约在 5-10 倍之间。意思是每一个月，平均来说，我能够产生相当于 5-10 个月开销的收益。
当然，这些都是过去的数据，而且是平均值；有些月份是亏损的，等等。而我能持续保持优势这一点，永远都只是推测。
也有一些时期，这 6 个月的平均值会变成负数，但我觉得在那段时期之后，我所做的调整，应该会让这些时期更短，不过谁知道呢。
把开销与回报之间的差距保持得很宽，会让我能够承担一些原本不可能承担的风险——比如如果我那个月需要把回报的一半拿去付房租，或支付汽车的租赁款。
很多人在赚到一点钱时，都会有升级生活方式的冲动。这没问题，每个人的目标不同，但这会拖累风险承担以及复利效应。
对我来说，生活在这种状态下、靠它过日子，感觉相当舒服。

我的投资组合的偏向最近几天有点“变绿”了。
有意思的是，净名义规模为 -82% 做空，而净经过波动率调整后的规模为 7.8% 做多。
这意味着，尽管我的投资组合整体上略微净做多，但在经过波动率调整的口径下，做空那一侧资产的波动率要比做多那一侧低得多，于是它承担了更大的名义权重。
真正可能伤到我的是，如果这事发生反转，我现在做空的这些“垃圾”开始引起关注，结果一切又都一起拉升，那我接下来几天可就会很难受，而我目前持有的多头也根本不可能弥补得了。
不过我想，这就是用粗略方式估算未来波动率的问题——我现在就正在顺着浪冲。

随着欧洲监管环境趋紧，我会更加谨慎：更定期地备份我的数据，核对我的交易，并确保未来审计时一切都能有据可查、可解释。
例如，在 hyperliquid 上，我只能回溯大约 1 万条交易记录。对我来说，这大概够用 3 个月，而且我已经无法再往更早回溯了。如果我需要证明更早时期的交易，但我又没有保存包含全部历史的数据库，我就无法证明我所报告的操作。
我不必回溯到更早的时间，因为我把每一笔交易都记录在一个数据库里，但这是我第一次这样做。我还建立了一个次级核对器，它会直接去交易所比对我的数据库。
在去年之前，我一直都能避免做到这么深的程度，因为我把任何收益都作为个人所得申报了。在 PT 里，你的应税事件基于 coin -> fiat 的换算，所以影响没那么大，尽管说实话，我本该保存更详细的记录。
如果不做这些，未来要把事情理清会一团乱。我花了过去 3 天认真地围绕这件事仔细思考，并确保从现在开始我的数据不会有任何缺口。
我为所有交易所都建立了一套标准流程，不管它们各自的差异有多大……
到目前为止，我和我手动的 PnL 余额跟踪器相比大约差 1.2k。偏差是一个很小的百分比，没问题。
那个手动余额跟踪器基本上是我对我全部持仓中每一项余额所做的导出，并作为唯一真实来源（source of truth），因为它本质上就是钱包/交易所上“躺着”的现金，所以我们不可能和它偏差太多。
目前一切顺利。各位

在股票中进行一项永久性出价，我们选择将其作为交易来执行。