美股 × 加密资产 / 研究与方法 持续建设中的独立研究站
QUANTORDER / RESEARCH ENGINE● 示例模型
让数据，连接洞察。从噪声中发现值得研究的信号
01 — 获取信息02 — 验证假设03 — 形成洞察
市场行情 US STOCKS & CRYPTO
来源：TradingView。美股报价可能延迟；加密报价来自 Coinbase 的美元交易对。请以组件标示的数据时效与市场状态为准。此第三方组件使用绿涨红跌（与本站研究图表的红涨绿跌不同）。
行情组件为来源市场数据，非本站计算或全市场统一报价；不可用时不显示替代价格。研究文章与来源新闻分开展示，教学回测仍使用合成数据。 查看数据与风险说明 ↗
市场资讯 NEWS FEED
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研究精选 RESEARCH NOTES
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研究，向更深处 QUANT RESEARCH
把想法变成可验证的假设LEARNING LAB / 教学实验室
一个假设，
一次数据实验。
调整均线窗口，观察合成价格序列上的策略表现。
演示规则：收盘价高于均线时，下一日持有；否则空仓。使用固定合成数据，单边费用 0.1%，不含滑点与税费。
新工具 / S&P 500 DCA
标普 500 定投分析与模拟
设定现金流、费用与收益假设，逐月演示虚拟投入，查看资金曲线和模拟流水。
动手研究 LEARN BY DOING
从一次回撤，理解回本需要多少涨幅
修改虚构净值与峰值资产金额，观察损失与恢复幅度。只是数学教学，不是交易建议。
相对峰值回撤
回到峰值需上涨
相对峰值损失
查看计算口径 ＋
回撤 = 当前净值 ÷ 峰值净值 − 1；恢复涨幅 = 峰值净值 ÷ 当前净值 − 1。损失金额按峰值资产金额乘以跌幅估算，假设没有新增入金、提款、费用和汇率变化。这里计算的是相对指定峰值的回撤，并非自动识别整段历史最大回撤。
阅读风险指标指南 →研究术语速查 GLOSSARY
研究者知识库 LEARN & BUILD
如何开始量化研究？＋
先提出可检验的假设，再收集和清洗数据，明确交易规则、费用与基准。将样本分为训练期与验证期，避免用未来信息生成信号。
回测收益好，意味着未来也会好吗？＋
历史表现无法保证未来收益。需要关注过拟合、幸存者偏差、数据泄漏以及流动性约束，并进行样本外验证。
怎样阅读策略的风险指标？＋
最大回撤描述历史净值从峰值下降的最大幅度；波动率反映收益的离散程度。应结合观察周期、交易费用与风险敞口一起理解。