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指标相关性与背离套利的方案分析

2026年10月18日

两只跟踪同一个纳斯达克 100 指数的 ETF,场内溢价一个 17.5%、一个 11.0%。这种“绑定的东西走散了”的现象,市面上有没有平台能统一盯着、发现了就去做?本文先区分几类背离,再看现有的终端、期货软件、配对交易软件、开源库和自然语言智能体分别做到了哪一步;接着讲视角从哪里来:先由机器用公开数据把 ETF 与净值、期货与现货这类基础视角连成一张图,再推出高阶视角,并用 Polymarket 和联邦基金期货检验跨平台的视角;然后设计一个“机器扫描、人来判断”的系统:视角怎么描述,扫描器给出什么证据,人在哪里做决定。最后用 55 对指数的盲扫和十只纳指 ETF 的换仓实测检验它靠不靠谱,讨论为什么能从中赚到钱的人不多,以及怎样看清一个视角从出现到失效的生命周期。

量化策略篮子与市场风格的方案分析

2026年10月18日

同一年里,A 股小盘和大盘的收益可以差出 60 多个点。这种“风格”是持续的规律还是随机的结果?本文先用打乱顺序的对照检验风格是否存在、以什么形式存在,再对照国内外平台、卖方和基金的做法,设计一个把策略工具篮子和市场风格识别连起来的系统:有哪些模块,前后怎么联动,状态切换时发生什么。最后用 2008 年以来的指数和真实 ETF 价格扣成本检验这种模式能否产生收益,并讨论其中的问题和改进。