AI 量化入门 · 4 篇
AI 在量化里能做什么、不能做什么
AI 在量化中真正有效的是想法转代码、数据清洗、特征工程与代码审查，而让模型预测涨跌是伪需求。本文给出人机分工表、未来函数排查清单，以及判断策略是否合理为何必须由人负责。教育内
AI 量化入门交易所 API 与数据获取基础
讲清 K 线、深度、成交明细三类行情数据的区别与用途，REST 与 WebSocket 该怎么选，API 密钥权限最小化配置、限频与指数退避重试，以及多交易所数据时间对齐的三个
AI 量化入门看懂四个核心指标：年化、回撤、胜率、夏普
逐一拆解年化收益、最大回撤、胜率与夏普比率的定义和陷阱，用具体算术说明八成胜率为何仍可能亏钱，并给出回撤回本涨幅表、指标联合校验表、常见指标美化手法与看回测报告的正确顺序。教育
AI 量化入门量化交易到底是什么：3 个例子讲清楚
用网格、均线、套利三个最简单的例子解释量化交易：把交易决策写成可回测、可执行、可复盘的固定规则。含三者对比表与常见误区。教育内容，不构成投资建议。
策略编写 · 4 篇
多周期与多币种策略的工程结构
多周期多币种策略的工程实现要点：不同周期时间戳如何对齐、如何避免用到未收盘K线、多周期共振信号怎么合并、每个币种独立持仓状态机怎么写。含四层代码结构分工表与五项正确性验证清单。
策略编写用大模型写策略代码的正确提示方式
写策略代码的提示词必须给出数据结构、列名与索引类型、禁止未来函数的编号硬约束，并要求先写测试再写实现。含差好提示八项对照表、五类必备测试清单、让模型自查未来函数的三种问法与可复
策略编写从想法到伪代码：策略描述的标准格式
用入场、出场、仓位、过滤四段式把模糊的策略想法写成无歧义伪代码，含模糊与精确描述对照表、四段式常见缺失项清单，以及一份可直接复制修改、含成本与假设声明的完整伪代码模板。教育内容
策略编写向量化 vs 逐 K 线：两种实现的坑
对比向量化与逐 K 线两种回测实现：向量化快但 shift 用错方向就会悄悄引入未来函数，逐 K 线慢但时点在结构上无法越界。含错误与正确代码对照、实现对比表与九项自检清单。教
回测方法 · 4 篇
手续费与滑点建模：为什么你的回测是假的
手续费为何必须双边计算、滑点在没有盘口数据时如何按ATR或价差估算、永续资金费率怎么逐期结算，并用一组具体数字演算成本如何把一条看起来盈利的策略拖成亏损。全部为示例演算，不构成
回测方法从零搭建最小回测引擎
用三个模块搭出一个结论可信的最小回测引擎：数据加载、逐根撮合、绩效统计。重点讲清为什么信号必须用下一根开盘价成交，以及夏普年化因子怎么取。含撮合循环与绩效计算完整代码、模块职责
回测方法过拟合识别：参数平原与敏感度分析
如何判断一条策略是否过拟合：好参数应该是一片平缓高原而不是孤立针尖，怎么做一维与二维敏感度扫描，参数数量与所需样本量的经验关系，样本内外差异的警戒线在哪里。含参数扫描代码与九项
回测方法Walk-Forward 滚动前推验证实操
Walk-Forward 滚动前推验证的完整步骤：训练窗、测试窗、滚动步长如何设，样本外衰减多少算可接受，与简单train/test split的区别。含循环代码与窗口划分表。
风险管理 · 4 篇
黑天鹅演练与断线预案
交易所宕机、稳定币脱锚、API 限频、极端插针四类事故的识别信号与应对预案，含心跳检测与分级超时保护代码、八项黑天鹅演练检查清单，以及如何把事故成本提前计入策略评估。教育内容，
风险管理杠杆的真实成本：波动率拖累
用波动率拖累公式解释为什么高杠杆长期期望为负：几何均值与算术均值的差距、最优杠杆与临界杠杆的推导。含强平价计算代码、杠杆倍数与强平距离对比表、资金费率年化成本表。教育内容，含高
风险管理仓位管理：分数凯利的实际用法
凯利公式怎么算、为什么满凯利在加密市场等于迟早爆仓、分数凯利为何取 1/4 到 1/2，以及更实用的固定比例风险法（单笔风险 1%–2%）怎么落地。含公式代码与不同凯利系数下的
风险管理三层止损体系：单笔·策略·账户
止损不是一个价位，而是单笔止损、策略级熔断、账户级降仓三层联动的风控体系。本文给出三层参数设置表与熔断触发条件表，讲清三层如何联动、连续亏损时为什么必须强制暂停策略，以及不设止
撸毛空投 · 4 篇
交互脚本自动化：效率与安全的平衡点
自动化交互脚本的风险边界与私钥管理绝对原则：三层钱包隔离、环境变量与加密 keystore 读取方式、十项脚本审计清单、行为随机化的局限。私钥泄露等于资产全损。教育内容，不保证
撸毛空投空投预期管理：为什么大部分项目不值得撸
用历史数据视角估算空投期望收益：回报呈极度右偏分布，中位数为负。给出五档期望值分档表与百分制项目筛选评分表，说明如何筛掉八成低价值项目及机会成本视角。教育内容，不保证发币，不构
撸毛空投撸毛路线图：从测试网到主网的成本核算
把撸毛当成有成本的生意：完整拆解 Gas、手续费、跨链费、本金占用与时间成本，给出期望值测算方法、项目筛选标准，以及多钱包边际收益递减的原因。教育内容，不保证发币，只投能承受全
撸毛空投多钱包管理与关联风险：女巫检测怎么做的
拆解女巫检测常用的关联特征：资金同源、同 IP 同设备、操作时序、交互路径、Gas 与金额指纹，含十项特征风险等级表与九项隔离实践清单。理解规则只能评估风险，不等于保证通过筛选