AdvancedB · 八类策略模块
Flow · 流量不等于买卖意图
研究资金流的可见时间、标签误差与增量预测力。
Observation
链上转账、交易所净流入、基金流量或稳定币变化可能先于价格,但每个指标统计的对象不同。钱包转移可能只是内部调拨,基金公布的数据可能晚于实际交易;先有时间上的相关还不够。
Mechanism
真实外部资本流入可能带来未来买盘,抵押品流入也可能只是准备做空或维持保证金。价格上涨本身还会吸引资金,因此必须区分信息含量、反向因果和共同驱动。
Hypothesis
教学假设:在控制过去收益与波动后,前一可见周期的外部净流入能否改善下一期收益预测。主指标、窗口、持有期与数据版本事前固定。若拿不到历史发布版本,只能做今天可得数据的探索,不能声称历史可交易验证。
Data
每行保存事件时间、首次可见时间、抓取时间、来源版本、钱包或产品标签及修订记录。异常值先检查重复和内部转账,不因方向不合预期删除。标签缺失率和覆盖资产比例随时间报告。
Signal
对规模差异做事前标准化,例如除以前期可流通规模;分母不得使用未来修订值。信号在数据发布后的下一可执行时点生效。过旧或缺失数据返回无信号,不能沿用直到结果有利为止。
Backtest
对比「过去价格信息」基线与「基线加流量」模型,在同一测试段比较增量收益与误差。加入发布延迟、标签噪声和覆盖收缩版本,所有版本共用成本和仓位上限。
Falsification
若延迟到真实发布日期后优势消失,原结果可能是前视。若去掉内部转账或控制价格趋势后不再有效,应撤回流量机制。测试负向对照:不应携带目标资产需求的信息是否也显著,以发现共同时间趋势。
练习与作品验收
制作一张事件账本,包含「交易发生」「数据公布」「系统取到」「允许下单」四个时间,故意加入一次标签修订与缺失。产出可见性过滤后的信号表和一段排除记录。验收者必须能够复现当时知道什么,而非只重算今天看到的整洁数据。
数据方案接Advanced C · Alternative Data,资金配置接毕业手册。