“均线斜率”是技术分析中一个重要概念，用于衡量移动平均线（MA, Moving Average）的趋势方向和强度。它可以帮助判断市场当前的趋势（上涨、下跌或震荡），并可用于买卖决策。 一、均线斜率的含义 均线斜率是移动平均线的倾斜程度，即其斜率值。通常是通过计算**均线的变化率（导数或差分）**来得到： 二、计算方法（以简单移动平均 SMA 为例） 可以使用如下方式近似计算均线的斜率： 1. 简单差分法（常用） 斜率=MAt−MAt−n\text{斜率} = MA_t – MA_{t-n}斜率=MAt​−MAt−n​ 2. 标准化斜率（百分比变化） 标准斜率=MAt−MAt−nMAt−n×100%\text{标准斜率} = \frac{MA_t – MA_{t-n}}{MA_{t-n}} \times 100\%标准斜率=MAt−n​MAt​−MAt−n​​×100% 3. 回归拟合法（更精确） 对某段均线数据进行线性回归，得到回归直线的斜率，表示整体趋势速度。 三、实际应用场景 均线斜率接近零但价格波动加剧，可能面临突破或破位。 趋势确认： 斜率持续为正，说明上涨趋势强劲； 斜率逐步变小甚至为负，说明上涨动力减弱或将反转。 交易信号： 当短期均线斜率大于长期均线斜率，通常为买入信号； 相反则为卖出信号。 震荡判断： Read more

2019年，一家头部量化私募机构的“分家产”事件，在业内一度闹得沸沸扬扬。转眼一年过去了，当时的主人公之一高亢已自立门户，并且又再度将这个机构带入百亿私募阵营。 出身神童，留学海外名校，进入全球顶级量化投资机构，返回国内创立量化投资私募机构，创立机构迅速进入行业前四大，公司陷入“分家产”事件，再次创立私募，又一次进入百亿机构行列。 高亢身边发生的故事集中了“天才“、“利益”、“人性”等戏剧元素，而且故事戏剧张力拉满，跌宕起伏，扣人心弦。 而无论围绕高亢本人的故事有多精彩，更能吸引市场眼球的总是他如何练就的“异质神技”，神出鬼没般地穿梭于量化基金圈。 而这就是下文要讲述的。 神童起步，就职全球顶尖机构 与诸多量化大佬“少年成才”背景一样，高亢中学时期获得过国际奥林匹克物理竞赛金牌，之后保送北京大学物理学本科。 就读北大两年后，高亢“转学”至美国麻省理工学院。本科时期的“腾挪”，或为后期的私募创业埋下了伏笔。 高亢在麻省理工获得了物理学和计算机科学的双本科学位，2009年他加入DRW Trading Group，这是美国五大高频交易机构之一，该公司在债券期货、商品期货和期权领域均有涉足。 之后，高亢跳槽至华尔街大牌机构Two Sigma，这家公司管理规模超500亿美元，与城堡基金（Citadel）、文艺复兴（Renaissance）、德邵基金（DE Shaw）是量化对冲圈齐名的一线机构。 高亢曾供职的上述两家机构，均是擅长高频交易，特别是Two Sigma每年都会从名牌大学招收学霸级人物研发交易模型，并要求每名开发人员每年开发2-3个新量化交易模型。 据悉，高亢在2011-2012年成为Two Sigma开发过多个交易模型，并撰写过研究论文。也正因为上述“知识产权”引发的一系列经历，对其日后的人生路径，有着极大的模塑作用。 回国创业，公司跻身“四大天王” 高亢在华尔街工作时，另一位学霸级人物徐晓波，正在城堡基金（Citadel）供职，后者也有北大物理系求学背景。 徐晓波2013年回到中国创立量化基金——锐天投资，当时中国的量化基金处于最初发展期，国内投资者对其认知极为有限。 高亢随后加入锐天投资，主攻阿尔法策略，并成为了徐晓波的合伙人。 实际上，早期锐天投资还称不上真正的私募机构，更多是依靠自营资金投资。这不奇怪，如今诸多头部量化私募发展初期，均是以自营投资为主。主要原因是策略太赚钱，不想分给客户。 通常，在发展到一定规模后，这些量化私募机构会依靠银行配资从小规模资金管理，积累实盘业绩后再发行私募产品。 2018年上半年，锐天投资声名鹊起，采用的高频策略大方异彩，并与九坤投资、幻方量化和致诚卓远被量化界称为“四大天王”。 一年前“分家产” 2019年5月，高亢与锐天投资创始人徐晓波“好聚好散”，这个消息由锐天投资发出，高亢当时并未表态。 要知道，量化基金经理最宝贵的资产是策略代码，知识产权归属成为这家“私募白马”需要表态的关键信息。 当时，锐天投资对代销渠道通报，鉴于公司两位投资经理徐晓波先生与高亢先生对公司发展愿景和理念各有坚持，两位投资经理决定按自身的愿景独立发展。 之后，高亢携其Alpha策略团队离职，独立运营，并于2018年11月正式备案成立衍复投资。 高亢专攻的Alpha策略指剥离贝塔的股票多头组合，以获取稳定的阿尔法收益。根据衍复投资的近期路演，该独立策略在2018年就突破了50亿元规模，可见势头之猛。 高换手的Alpha策略一直是近两年的量化“神技”，以高频价量交易博取较高收益，正是利用着市场有大量非理性交易的行为。 据代销渠道反馈，高亢成立衍复投资后，大量代销渠道会主动上门发行他管理的产品，这个阶段恰逢银行理财转型，寻求类固收替代的产品。 据衍复投资的路演资料，旗下量化对冲产品为alpha多因子选股策略，叠加股指期货对冲的方式进行交易，组合持仓足够分散，平均持仓超过1000只股票，追求获得纯粹的alpha收益。 强调对数据的兴趣 高亢的投资核心思维从未公开披露过，但他的基本想法可以从社交媒体上发言记录里寻求。 比如谈到什么性格的人适合量化职位，他的观点为：“不是学历，不是天分，是兴趣。对数据的兴趣，对各种市场行为好奇到不眠不休探求到底的兴趣。当然归根到底，兴趣也是一种天分。有了兴趣，一些本来不懂线性回归的文科背景的人可以做到美国最顶级的量化基金的MD，管理百亿美元级别的策略。” 高亢还特别看重量化投资的团队作用：细节制胜，专注细节有的时候可以从0到1。不要觉得自己略有成就就自大，量化是一个团队工作，少了任何一个环节都不行。量化行业聪明人很多，但并不是聪明就可以成功。 对于科学素养的话题，他也有如下犀利观点：要认识到自己对世界的未知规律是无知的，但这些未知规律是可以通过科学的方法获得的。科学的方法在于逻辑和实验。逻辑可以从基本的理论假说推导出来一些结论，实验可以验证这些结论，从而证实或推翻这些理论或假说。 针对致力于进入量化行业的人才，是否有必要深造金融工程专业，高亢指出，如果你的目标是加入一个顶级的（国内或国外）的量化基金研发策略，你本身又已经毕业于国内的顶级学校学习数理或计算机专业，那么没有必要去读一个金融工程项目，不管是抱着找工作还是学东西的想法。在量化领域所用到的数学并不只有在金融工程中才能学到。一个基础扎实的本科生，这些在金融领域应用的数学知识并不难掌握。 Read more

你这句话“人才难得，得也难”很有深意，也很现实。 它点出了两层意思： Read more

今年年初，业内最一线的两家“量化巨头”锐天投资和幻方量化，因人员跳槽而直接对簿公堂。 这一度是当时行业内最大的新闻。 但彼时，关于此案前后细节非常少，只知道引发双方诉讼的是核心策略人杨某浩的跳槽。为此锐天投资几度兴讼，多次起诉幻方和其股东所有的其他公司。 而关于这个案件前后原委，是非曲直，则隐藏在迷雾中。 三个月后，杨某浩与锐天投资的劳动合同纠纷的二审文书被“挖出”，一堆惊人的详细细节“浮出水面。” 量化核心人员薪酬“公开” 这次披露的劳动合同纠纷，是由“关键人”杨某浩任原告，锐天为被告的那一场。 相关文书显示，杨某浩于2017年10月9日进入锐天公司担任量化研究员，在高频策略研究部门从事策略工作。 双方签署的劳动合同期限为2017年10月9日至2020年10月8日。 文中数次提及杨某浩在锐天任职期间的收入水平。 相关信息如下： 杨某浩每月工资9.17万元，年薪为110万元。 在职期间，杨某浩收到额外奖励三次，最终平均年收入450万元左右。 杨某浩在2019年获得约700万元的年终奖（税后）。 最终，双方于2021年3月5日协商一致解除劳动合同，杨某浩最后工作至2021年3月5日，工资结算至2021年3月5日。 年终奖是“导火索” 这场劳动合同纠纷的导火索，亦与年终奖有关。 杨某浩在庭上提到：他入职锐天投资后，其本人及其所在的高频策略组为锐天公司创造了高额利润，仅2019年锐天投资发放给杨某浩的年终奖约税后700万元。 但2020年是基金大年，他带领团队为锐天投资创收超过5亿元。 然而，杨某浩2020年的税后年终奖同比缩水至250万元。 他在庭上进一步称：根据锐天投资向杨某浩承诺的年终奖按照创造收益的5%计算之比例，他2020年度的年终奖应为税前2200万元。 自此，杨某浩与锐天投资产生矛盾。 杨某浩还透露：2020年下半年至2021年上半年期间，锐天投资的离职员工多达40余人，多名高管因在奖金发放方面产生纠纷而离职。 杨某浩离职后，应锐天投资邀请，在2021年3月6日至4月30日期间几乎每个工作日都会去一趟锐天投资，提供无偿顾问服务，未在其他地方就业。 然而，锐天投资未按照双方协议约定支付解除劳动合同经济补偿金和竞业限制补偿金。直至2021年4月15日，锐天投资发放了2021年3月的竞业限制补偿金。 锐天投资有不同说法 对于奖金争议，锐天投资在庭上有如下回应： 杨某浩与锐天投资之间不存在按照创造收益的5%计算年终奖的约定； 锐天公司2020年的业绩较2019年明显下滑； 杨某浩声称的2020年至2021年锐天公司与多名高管因奖金发生纠纷且不支付竞业限制补偿金，并非事实。 锐天投资在杨某浩离职后从未邀请其提供顾问服务。 从陈述看，锐天几乎完全否认了杨某浩的陈述。 外人很难判断 根据资事堂从私募排排网了解的净值数据显示。锐天投资的2018年至于2020年净值总体表现持续上扬（下图）。 从私募产品的业绩提成规律是，这几年都会有相当的业绩提成。 但业绩提成本身和产品规模有关，所以，外界确实无法轻易判断锐天公司这两年的经营情况究竟向上还是向下。 同时也很难判断，杨某浩的团队的直接贡献情况。 牵出“偷拍”情节 颇具“戏剧化”的是，裁判文书提及了一场“偷拍”。 按照杨某浩的说法：2021年4月——他离职锐天投资后的第一个月，因其儿子刚刚诞生，家中环境较为嘈杂，当时又在上哈佛大学的网络课程，杨某浩有空时会去一个共享空间学习。已离职的锐天前同事谭某来此与杨某浩聊天、交流，但两人不存在共同工作，当时两人都没有工作。 然而，杨某浩在此期间发现了异常——多次感觉到被人跟踪。 他在庭上称：2021年4月30日他在锐天投资法定代表人徐晓波办公室里确认了上述异常。当场，徐晓波给他看了偷拍的视频和杨某浩的生活时间线记录表（包括何时何地出现在何种场所、与何人见面等信息），还告诉杨某浩因其违反反招揽义务，所以不付补偿金了。 杨某浩对此非常气愤，当即向锐天投资提出这是严重侵犯隐私的行为，要求立即支付第一笔100万的经济补偿金和2021年4月份的竞业限制补偿金。 对此，锐天投资在庭上辩称：杨某浩所称的锐天投资对其进行偷拍、法定代表人告知不会向其支付经济补偿金，亦非事实。 “偷拍”了什么？ 实际上，所谓的偷拍一度成为“呈堂证供”。 裁判文书中记录了一审期间锐天投资向法庭提供的视频，以“证明”杨某浩招揽锐天前同事的“事实”。 “锐天投资另提供与杨某浩同部门的员工谭某及苗某的劳动合同、解除劳动合同协议书及2021年4月视频，证明这两名与杨某浩同部门的员工在杨某浩离职后主动申请离职；2021年4月，杨某浩与谭某在蒙自路757号歌斐中心办公楼一起工作，杨某浩违反了不招揽义务。” 而杨某浩则在庭上称：视频没有经过公证，也没有原始载体，偷拍侵犯他人的合法权利，且即便该视频显示杨某浩与谭某同时出现在一个场所，也不能证明杨某浩曾经指使或者引诱谭某离职。 入职幻方，矛盾升级 文书显示：杨某浩于2021年9月22日入职宁波一家A公司，并由上海B有限公司在上海代缴自2021年10月起的社会保险费。杨某浩与A公司的劳动合同记载，合同签订日期为2021年9月22日，合同期限为2021年9月22日至2024年9月21日，工作内容为从事量化策略研究工作，工作地点为上海，劳动报酬“以幻方量化聘用确认函或最新调整薪资为准”。 实际上，这家A公司的实控人与幻方量化的实控人是同一人。 值得注意的是：杨某浩签署的“幻方量化聘用确认函”记载的岗位为量化策略研究，他入职的A公司的经营范围包括信息科技的技术开发等，A享有著作权的软件包括积幂阿尔法机器学习策略研究系统、积幂阿尔法策略人工交易支持系统等。 正是这场“再就业”，使得锐天投资认为其与杨某浩的竞业限制协议并未解除。 锐天投资指出：杨某浩所在高频策略研发部门是锐天公司对外最具核心竞争力的部门，掌握了锐天公司的核心商业秘密和保密信息，故杨某浩加入幻方量化旗下的A公司，从事与在锐天公司工作时完全相同的“量化策略研究”工作，根本违反了竞业限制义务。… Read more

是的，你说得对，美国的股票确实可以在多个交易所同时交易，这正是美国证券市场的一个重要特点，主要由**“多市场交易结构”（multi-market structure）**所驱动。 🔍 为什么一只股票可以在多个交易所交易？ 美国证券市场不像中国以“沪深交易所”为主导，它是去中心化的，由众多**交易所（Exchanges）和替代交易系统（ATS，如暗池）**组成。 📌 举个例子：苹果公司（AAPL） AAPL 的交易场所可能包括： 等等。市场之间通过**国家市场系统（NMS）**连接，确保价格一致、信息透明。 🧠 核心概念解释 名称 说明 NMS（National Market System） 美国监管结构，确保跨市场价格一致性和最优执行 SIP（Securities Information Processor） 汇总多个交易所的报价与成交 Reg NMS 法规，要求交易必须在“最佳报价”（NBBO）处执行 NBBO（National Best Bid and Offer） 所有市场中买入最高价和卖出最低价 🧾 投资者看不到这些吗？ 一般散户看到的价格是 NBBO，即全美最佳报价，背后可能实际成交在任一交易所。 ✅ 总结 美国股票可以在多个交易所交易，是由于其分布式市场架构和强制的报价整合机制（Reg NMS），这样可以增强流动性、提升交易效率，但也带来监管复杂性。 Read more

“静态因子” 是量化投资中常用的术语，指的是在一段时间内基本不变或更新频率很低的特征变量，通常用于横截面选股或因子回测模型中。 🧠 一句话定义： 静态因子是反映公司“稳态属性”的指标，通常一年或半年更新一次，如审计意见、行业分类、注册地、上市板块、企业性质等。 ✅ 常见的静态因子包括： 因子名称 描述 audit_opinion 审计意见，财报可信度 industry 所属行业 region 注册地、省份 market_type 所属板（主板/创业板等） listed_date 上市日期（新股识别） org_type 公司性质（国企/民企） is_st 是否ST 股东结构 如大股东持股比例 财务报表类型 是否采用IFRS/中国会计准则 🧰 在策略中怎么用？ 💡 和动态因子对比： 类型 举例 更新频率 静态因子 审计意见、行业、地区等 年、半年 动态因子 收盘价、成交量、ROE等 每日、季度等 Read more

“计算20日动量”是技术分析中常用的一种趋势跟踪因子，用于衡量一只股票在过去一段时间内的价格变动强度和方向。 ✅ 定义 20日动量（Momentum-20）指的是： 当前价格相对于20个交易日前的价格变化率。 数学表达式为： Momentum20=PtPt−20−1\text{Momentum}_{20} = \frac{P_t}{P_{t-20}} – 1Momentum20​=Pt−20​Pt​​−1 其中： ✅ 为什么要用动量？ ✅ 举个例子 假设你观察的是“最低价”： 日期 最低价 第1天 10.00 第20天 12.00 第21天（今天） 13.20 那么： Momentum20=13.2010.00−1=0.32\text{Momentum}_{20} = \frac{13.20}{10.00} – 1 = 0.32Momentum20​=10.0013.20​−1=0.32 说明这只股票过去20天上涨了 32%，具有强劲的上升动量。 如果你希望，我还可以帮你： Read more

你提到的“市值：捕捉大盘股和小盘股之间的收益差异”，这其实就是经典的金融因子模型中的一个因子：Size 因子，通常用来衡量小盘股相对于大盘股的超额收益。 更正式的表达： 市值因子（Size Factor）：衡量小市值股票与大市值股票之间的收益差异，常用于捕捉“小盘股效应”（Small-minus-Big, SMB），即小市值股票在一定时期内相对大市值股票可能具有更高的风险调整后收益。 这个因子最早出现在 Fama-French 三因子模型 中： Ri−Rf=α+β1(Rm−Rf)+β2⋅SMB+β3⋅HML+ϵR_i – R_f = \alpha + \beta_1 (R_m – R_f) + \beta_2 \cdot \text{SMB} + \beta_3 \cdot \text{HML} + \epsilonRi​−Rf​=α+β1​(Rm​−Rf​)+β2​⋅SMB+β3​⋅HML+ϵ 其中： 如果你想在数据分析或模型中使用这个因子，可以： Read more

“风格分析”（Style Analysis）是金融投资中一种常见的方法，用来分析或解释一个投资组合或基金的风险和收益来源，尤其是其投资风格偏好。它的核心目的是回答： 这个组合到底是在“买什么”？是偏向大盘股、成长股、价值股，还是其他风格？ 🔍 通俗解释： 假设你持有一个基金，它每个月给你带来某些收益。你想知道这些收益是怎么来的——是因为基金经理选股厉害，还是因为它主要投的是“小盘股”或“成长股”等具有特定风格的资产？风格分析就是用数学或统计手段，反推出这个基金的投资偏好。 📊 常见的风格分类： 风格类型 说明 市值风格 大盘股 vs 小盘股（Size） 价值/成长风格 价值股（高股息、低市盈率） vs 成长股（高增长、未来预期强） 行业风格 偏重科技、消费、金融等行业 地域风格 偏向国内、海外、新兴市场等 因子风格 Size、Value、Momentum、Quality 等因子倾向 🧮 方法示例：Sharpe 的风格分析模型 最著名的是由 William Sharpe 提出的 Returns-Based Style Analysis (RBSA)，原理是： 把一个基金的历史收益率，回归到一组代表不同风格的基准指数（如小盘指数、大盘指数、价值指数等）上。 得到的回归系数就代表该基金在不同风格上的“权重”。 📌 应用场景： Read more

“日内交易”（Intraday Trading）指的是在同一个交易日内买入和卖出金融产品（如股票、期货、外汇等）的交易方式。日内交易有很多策略，按照交易逻辑和使用的工具，可以大致分为以下几类主流方法（约 8–10 种常见类型）： 📈 1. 趋势交易（Trend Trading） 🔄 2. 震荡区间交易（Range Trading） ⚡ 3. 突破交易（Breakout Trading） 🔁 4. 回调交易（Pullback Trading） 🧠 5. 高频交易（High-Frequency Trading, HFT） 💻 6. 算法交易（Algorithmic Trading） 🔍 7. 新闻驱动交易（News-Based Trading） 📊 8. 均值回归交易（Mean Reversion Trading） 🔁 9. 套利交易（Arbitrage Trading） 🧬 10. 机器学习或AI交易 Read more