🏷️ 量化策略

定投纳指真的是最优解吗？基于 26 年回测的量化策略分析

文章通过回测 2000 至 2026 年数据，探讨了长期定投纳斯达克的最优策略。结果显示，单纯定投 QQQ 收益平庸（年化 19%），而裸定投 3 倍杠杆 TQQQ 虽收益极高但回撤达 −84%，人性难承。作者利用 AI 构建了一套基于 CAPE、回撤和 VIX 的动态仓位管理策略，在年化 34% 的收益水平下将回撤控制在 −52%，长周期终值收益是定投 QQQ 的 10 到 33 倍，实现了风险调整后的收益最大化。

我是如何从18天赚65刀的模拟盘中，一步一步提取出Agent交易策略？（附开源skills）

本文详细记录了作者利用AI（GPT、Claude、Codex）从模拟盘交易数据中反向提取量化交易策略的全过程。作者首先在模拟盘中实现了年化364%的收益，随后通过多模型交叉验证分析历史成交记录，剥离出核心的“震荡网格”盈利逻辑。在此基础上，作者构建了一套包含趋势监控、参数生成和风险控制的自动驾驶交易系统，并最终在OKX实盘上线。文章展示了AI在金融策略研发中的强大能力，并附带了完整的开源代码与数据。

用 Hermes 跑 Moss Trading Agent：一套完整的 AI 交易工作流

本文介绍了如何将 Hermes Agent 框架与 Moss 交易引擎结合，通过安装 Moss Trade Bot Factory Skill，实现从自然语言策略描述到自动化参数优化、回测及实盘部署的完整工作流。相比网页版，该组合利用 Hermes 的自主迭代、跨会话记忆和模型自由度，实现了更深度的策略搜索和更灵活的本地化控制。

The Bellman Equation for Prediction Markets: How to Price Every Open Position You Hold

本文利用贝尔曼方程探讨预测市场的持仓定价，指出准确预测不代表盈利，解决“最优停止问题”才是数学优势所在。文章通过阿根廷债券利差、泽梅洛定理和红黑纸牌博弈四个经典案例，解释了如何计算持仓的公平价值，并强调期权价值往往前置，早期平仓优于死守。