Posted inBlog

从噪声到逻辑：量化思维的觉醒

当市场喧嚣被压缩为数据流，交易的胜率不再只凭直觉。在机器学习与强化学习的加持下，AI程式交易正把复杂的行情转化为可重复的策略流程，让交易从“猜”走向“证”。 为什么是现在：算力、数据与市场结构的合流 云端算力触手可及、交易所微结构数据更透明、手续费与延迟不断下降，这三股力量共同催化了策略的迭代速度。与过去只能借助少量指标不同，如今可以用更全面的数据视角——从盘口行为、新闻情绪到跨市场流动性——构建层层递进的决策树。 核心框架 数据与特征工程 原始价格序列只是起点。胜负常常取决于特征工程：波动分解、盘口失衡、事件驱动、资金微结构信号、跨周期状态切换。对抗过拟合的关键是简约性与稳健性：在可解释的前提下保留与收益相关的最小信息集。 模型与训练 从梯度提升树到时序深度网络，再到基于策略回报直接优化的强化学习，模型选择取决于你的数据粒度与执行成本。训练时应采用时间序列交叉验证、滚动窗口与样本外监控，建立“早停+漂移检测”的双保险。 交易执行与风控 策略好不代表能赚到钱，执行与风控是落地的生命线： 滑点与冲击成本建模：用市况分层估计真实成交代价 仓位与杠杆：波动预算与回撤阈值先于收益目标 断路与降级：异常行情时自动切换到低风险模板 从0到1的落地步骤 明确市场与频率：日内、隔夜或波段，避免一开始“全都要”…
Posted inBlog

静謐な分析が導く、賭けの節度と愉楽

スポーツ観戦の高揚が、手元の一票で立体化する時代。世界の競技データが秒ごとに更新されるなか、ブックメーカーは「読む」力を楽しみに変える装置として存在感を増している。勝敗の行方だけでなく、オッズという確率の言語を通じて、試合の文脈を掘り下げられるのが最大の魅力だ。 ブックメーカーの基礎理解 特定の試合や出来事に対して、運営側が提示する確率（オッズ）に基づき賭ける仕組み。ユーザーはオッズが示す期待値を読み解き、自分なりの評価との差分を探す。発祥は英国だが、現在はグローバルに展開しており、サッカー、テニス、バスケットボールはもちろん、eスポーツや政治・エンタメ関連の市場まで広がっている。 扱われる主なマーケット マネーライン（勝敗） ハンディキャップ／アジアンハンディキャップ 合計得点（オーバー／アンダー） ライブベッティング（試合中の変動オッズ） オッズの読み方の要点 10進法オッズ（例: 2.10）は最も直感的で、賭け金×オッズが払い戻し総額を示す。ここから控除率を想定し、暗黙の確率（1/オッズ）と自分の推定確率を比べると、バリューの有無が見えてくる。勝てる人は「当てる」より「価格を読む」ことに注力する。 始める前に確認したい3つの視点 資金管理：1ベットのリスクを資金の1～2%に抑える固定比率を基準に、上限を明確化。 情報の質：選手の状態、日程の密度、会場特性、天候、審判傾向など、モデル化しやすい要素を整理。 規律：連敗時のベット額増額（いわゆる追い上げ）を避けるルールを先に決める。…