对 SPX 0DTE 期权上 5 分钟 Donchian 突破信号的四年样本外评估。基于 Databento 全样本逐笔验证、覆盖三种出场策略，真实可执行盈亏约为每年 −$107K 至 −$117K，自助法 95% 置信区间完全位于零以下。论文记录了早期草稿中由 Black-Scholes 定价与分层抽样选择偏差共同制造的“假阳性”结论。
Research archive
研究
系统化交易、执行约束回测、策略验证与交易系统设计相关的研究项目。
一套七阶段的 Python + Rust 研究引擎，在指数点位层面对 SPX、ES、SPY 的 Donchian 突破结构进行验证。涵盖点位级发现、风险参数化、体制过滤、walk-forward 分析、期权感知代理验证（BSM / delta 代理 / VIX 缩放 IV），以及基于 1 秒数据的真实 SPXW 报价链复核与执行回放。
一项基于 1 秒数据、审计级别的 SPX 开盘区间突破（OR5/10/15/30）研究，评估开盘驱动信号能否转化为 0DTE 期权暴露。包含 epsilon 过滤网格、1–15 秒延迟的执行代理、前向路径 MFE/MAE、失败突破分类、基线匹配以及自助法 Pareto 占优门槛。
一套只做多的 0DTE 策略，通过三层信号架构（偏向、触发、衰竭）捕捉 5–20 分钟的方向性行情。硬性风险不变量强制：不裸卖、单一持仓、日内 2% 硬止损。以 Python/Rust 混合实现，并在异步执行安全方面持续迭代。
一条三层日内流水线：压缩状态检测、方向确认，再到期权可交易性与出场管理。采用按时段的分位数归一化、严格区分已收/未收 K 线语义、成本保守的出场建模，并以 300+ 测试在 schema 层强制安全不变量。
一项多版本研究，考察突破如何在 1m/5m/15m 时间框架间传导，包含三种复杂度递增的策略变体、Black-Scholes 期权定价，以及 20 年与样本外两类分析。信号被映射到 SPXW 0DTE 期权暴露，实现套件中带有 VIX 体制过滤。
基于 IBKR 复权日线的美股日频统计套利管线：股票池构建、Fama-French 因子映射、滚动 beta 估计、残差 z-score 信号、每日目标权重，以及含成本与持仓的完整回测。Walk-forward 样本外评估配合成本、融券费、总暴露与容量等稳健性门槛。
一套只做多的标普 500 叠加策略，使用劳动力市场综合信号（初请失业金、非农就业、失业率）在衰退期降低暴露。样本外夏普 0.586，对比买入持有 0.43；最大回撤 −27.6% 对比 −57.4%；夏普衰减仅 −0.006。在 2006–2026 共 21 个样本外年份、基于初值（vintage）数据完成验证。
一套事件研究框架，使用由 FRED 初值与 TradingEconomics 一致预期计算的“意外”（实际值减预期）来度量宏观数据（非农、CPI、FOMC、ISM、零售、PCE）对 SPX 的冲击。将多窗口的方向概率与移动幅度转化为 0DTE 多头看涨/看跌的进出场参数。