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港美股投资者|量化交易系统开发中|关注策略、风控、仓位管理与自动交易执行

IP属地:浙江
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      ·13:00

      黄金突破4500美元:FOMC纪要明明偏鹰,金价为什么反而继续创新高?

      现货黄金正式突破4500美元。 8月20日盘中一度升至 4525.79美元/盎司,保持在6月初以来最高水平附近。 如果只按照过去最常见的黄金分析框架,这个行情其实有些反常。 因为刚刚公布的FOMC会议纪要并不鸽。 纪要显示,美联储内部对通胀的担忧明显升温,部分官员甚至倾向于继续加息。如果按照传统逻辑: 更鹰的美联储 → 更高的利率 → 黄金承压。 但结果却是: 黄金不仅没有明显下跌,反而突破了4500美元。 这说明当前黄金的定价逻辑已经不能只看美联储。 真正的转折点来自美国财政部。 此前30年期美债收益率一度冲到 5.337%,创近19年高位。随后美国财政部宣布,将扩大长期国债的流动性支持回购规模。 市场反应非常直接: 长端美债收益率快速下降; 美元跌至接近三个月低位; 黄金获得明显支撑。 8月19日,黄金单日上涨超过3%,一度触及4499美元附近;进入20日后正式突破4500美元。 但我认为,这次行情更深层的逻辑其实是: 市场开始重新讨论美国财政信用和美元资产的长期风险溢价。 美国联邦债务已经突破40万亿美元。 一边是政府需要持续发行大量国债; 另一边是AI巨头也在进行巨额资本开支和债务融资。 全球长期资金正在同时面对: 美债供给、企业融资、通胀以及地缘政治风险。 当美国财政部不得不主动改善长债流动性时,市场自然会重新思考一个问题: 长期持有美元和美国国债,到底需要多高的风险补偿? 黄金恰好成为这套逻辑最大的受益资产之一。 另一个值得注意的是央行需求。 Reuters近期援引数据显示,今年二季度全球央行黄金购买量达到289吨;世界黄金协会调查中,45%的受访央行预计未来一年继续增加黄金储备。 所以现在黄金背后至少有四股力量: 美元走弱; 长端收益率回落; 财政信用和债务担忧; 央行与机构配置需求。 这也解释了为什么即使FOMC纪要偏鹰,黄金仍然能够上涨。 因为市场交易的已
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      ·11:29

      8月19日实盘+737.56元:长债收益率回落,美股修复,但科技股的压力还没有真正解除

      8月19日,小猫量化实盘: 今日盈亏:+737.56元。 经历此前连续两个亏损交易日之后,今天重新回到正收益。 但我更愿意把今天理解成一次小幅净值修复,而不是所谓“反转”。 前两天系统经历了一轮比较明显的港美股仓位重构。 此前我重新给全部策略配置了: 每日开仓数量、最大持仓数量和策略最大净值占比。 之后系统连续出现组合退出、利润保护以及新信号重新建仓。 所以最近几天真正发生的事情,不只是盈亏变化,而是: 旧风险暴露被重新压缩,资金开始按照新的策略预算重新分配。 今天+737.56元至少说明一个问题: 系统在前两天减仓、换仓和降低部分风险之后,并没有彻底失去参与市场的能力。 这也是我现在比较看重的状态。 风险管理不能做到: 亏损以后全部停止交易。 否则风险确实降低了,但市场重新出现机会的时候,同样没有仓位参与。 更合理的方式应该是: 弱势策略减少资金占用,强信号继续竞争有限资金。 今天是否意味着策略已经恢复? 当然不能这么判断。 单日+737.56元仍然只是一个非常小的样本。 接下来我更关注: 策略净值占比是否真正限制住单一策略风险; 市场震荡时无效换手是否下降; 资金是不是逐渐集中到更有效的策略; 连续回撤以后组合恢复速度是否改善。 而今天市场环境本身,也出现了一个非常重要的变化。 前一天,30年期美债收益率一度冲到 5.337%、创2007年以来最高;8月19日,美国财政部宣布扩大10—30年期长期国债的流动性支持回购规模,30年期收益率随后回落至约5.2%附近。 这直接缓解了前一天科技股最核心的压力: 折现率。 8月18日费城半导体指数曾单日下跌约5%,纳斯达克跌1.33%;到了19日,随着长债收益率回落,美股出现修复,道指、标普和纳指均小幅上涨。 但我认为现在还不能简单理解成: 科技股风险解除。 因为财政部扩大回购,主要解决的是长债市场的流动性问题。 它无法直接解决:
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      ·11:22

      美联储按兵不动,内部却明显偏鹰:数位官员主张加息25bp,市场重新审视利率路径

      北京时间凌晨,美联储公布7月FOMC会议纪要。 表面上的结果大家早已知道: 联邦基金利率继续维持在3.50%—3.75%。 但真正值得市场重新定价的,是会议内部远比最终利率决定更加鹰派。 7月会议最终以9票对3票维持利率不变,Hammack、Kashkari和Logan三名委员正式投票要求加息25个基点。最新纪要进一步显示,不只是这三个人——还有数位与会者倾向在7月会议直接加息,而“许多”与会者认为,如果通胀不能继续向2%目标回落,进一步收紧货币政策可能是必要的。 这实际上改变了市场对这次会议的理解。 过去更容易理解成: 美联储暂停加息,等待数据。 现在更准确的理解可能是: 美联储暂停行动,但加息选项远没有退出。 支持收紧的官员认为,美国当前价格压力已经具有较广泛的基础,如果现在不采取足够限制性的政策,未来可能被迫采取更陡峭、成本更高的连续加息。部分委员甚至认为,目前金融条件可能仍不足以让通胀稳定回到2%。 这里就出现了一个非常重要的矛盾。 最近美国CPI、PPI以及就业数据出现一定降温,市场一度明显降低近期加息预期。 但是FOMC纪要告诉市场: 数据降温,并没有让美联储对通胀彻底放心。 原因也不难理解。 油价、能源供给冲击以及此前持续高于目标的核心通胀,都意味着美联储现在最害怕的不是“某一个月通胀高”,而是: 通胀预期重新固化。 从资产定价看,这份纪要最值得关注的是三个方向。 第一,短端美债。 2年期收益率对政策路径最敏感。纪要公布后2年期收益率仍在约4.19%附近,说明市场虽然没有出现剧烈鹰派重定价,但也没有把未来进一步收紧完全排除。 第二,科技股估值。 如果市场重新提高“higher for longer”甚至再次加息的概率,高估值成长资产就必须面对更高的折现率。 第三,黄金。 当天黄金大涨超过3%,主要受到美国财政部扩大长债回购、长端收益率和美元下跌推动,而不是因为
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      ·08-19 11:33

      美债长端破位,科技股集体杀估值:量化模型如何识别“利率因子”突然接管市场?

      8月18日,美股出现了一组非常值得量化交易者关注的信号: 长端美债收益率继续上冲,科技股和半导体集体承压。 30年期美债收益率升至2007年以来最高附近;与此同时,费城半导体指数单日下跌约5.4%,信息技术板块明显跑输大盘,能源和部分防御板块反而表现出更强韧性。 如果只从个股技术指标看,这可能只是一次科技股回调。 但从量化视角,我认为真正值得关注的是: 市场主导因子发生了变化。 过去一段时间,很多科技股主要由几个因子驱动: AI预期、盈利增长、价格动量、资金拥挤度。 在这种环境里,趋势突破和高波动动量模型往往比较容易工作。 但当30年期国债收益率快速上升之后,一个新的变量开始压过这些信号: 利率。 为什么长端利率对科技股影响特别大? 因为成长股的估值,很大一部分来自未来很多年的利润。 折现率越高,越远期的现金流今天价值越低。 所以,同样一家公司: 盈利预测没有变化, AI逻辑没有变化, 产品也没有变化, 仅仅因为无风险利率抬升,合理估值就可能下降。 这也是量化系统最容易遇到的问题: 个股信号没有失效,但市场环境变了。 比如某只半导体股票仍然满足: 均线多头排列; RSI强势; 成交量放大; 过去20日动量排名靠前。 传统模型可能继续判断: 趋势仍然有效。 但如果同时发生: 10年、30年美债收益率快速上涨; 科技行业相对强度转弱; 能源、防御板块明显走强; 成长股与利率的负相关突然增强, 那么系统继续使用原来的动量参数,就可能把“过去有效的趋势”误认为“未来仍然有效”。 所以真正成熟的量化系统,不应该只回答: 这只股票能不能买? 还要先回答: 现在是什么市场? 我认为可以至少增加三个判断层。 第一层:利率状态。 观察10年、30年美债收益率的趋势、变化速度以及期限结构。 第二层:行业相对强度。 科技相对于标普500是否持续走弱?能源、医疗、必需消费是否开始获得资金? 第三层
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      ·08-19 03:09

      8月18日实盘战报:-$2,561.33,连续回撤中,系统开始从集中减仓转向正常轮动

      8月18日,小猫量化实盘当日盈亏: -$2,561.33。 连续第二个交易日出现回撤。 但如果把今天和昨天放在一起看,交易结构已经出现了比较明显的变化。 8月17日,系统成交30笔,其中: 买入6笔,卖出24笔。 那一天的特点非常明确: 卖出远多于买入。 因为前一天我刚刚重新配置了港股、美股全部策略的每日开仓数量、最大持仓数量和策略净值占比,系统进入了一次比较明显的组合再平衡阶段。 到了今天,31笔成交中: 买入13笔,卖出18笔,失败0笔。 也就是说,系统已经从昨天明显的“减风险”,逐渐进入: 退出旧仓 + 建立新仓 + 动态轮动。 这是我今天最关注的变化。 一、仓位调整没有因为亏损而停止 量化系统最容易犯的一个错误,就是人为干预。 亏了一天,马上关策略; 连续亏两天,又开始修改参数。 最后得到的并不是量化交易,而是: 人工情绪驱动的程序化下单。 所以目前我并没有因为连续两日亏损直接改变策略逻辑。 现在更重要的是验证几件事情: 策略是否仍按照规则运行; 单策略净值上限有没有真正生效; 仓位是否仍在预设风险范围内; 退出以后,资金有没有重新流向新的有效信号。 二、今天从“集中卖出”转成了“边卖边买” 昨天6买24卖,属于很典型的仓位压缩。 今天13买18卖,已经明显接近平衡。 这意味着第一轮集中调仓之后,系统开始重新接受新的策略信号。 从组合管理角度看,这正是我希望看到的结果。 并不是: 亏钱 → 全部空仓。 也不是: 有信号 → 无限加仓。 而是每一个策略在自己的资金预算内重新竞争仓位。 三、利润保护和策略退出仍在正常工作 从今天的明细看,退出并不只有一种原因。 既有策略条件变化带来的正常退出,也有保护机制参与组合调整。 这套设计的目的并不是预测每个股票的最高点和最低点,而是建立一个明确的组合纪律: 强的继续保留,弱的释放资金,新信号重新竞争。 因此今天更准确的关键词依然
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      ·08-18 14:05

      加息预期降温,美债却遭抛售:30年期收益率5.321%冲上近20年新高,华尔街到底在担心什么?

      最近的美国市场,出现了一个非常反常的组合。 美国经济数据开始转弱,市场对美联储9月继续加息的预期明显下降。 按照传统逻辑: 加息预期下降 → 债券应该上涨 → 收益率应该下降。 但现实恰恰相反。 8月18日,30年期美国国债收益率一度升至 5.321%,创2007年以来最高水平;10年期美债收益率也来到约 4.724%。 这说明长端美债正在交易的,已经不只是美联储。 市场开始要求更高的: 期限溢价。 为什么? 第一,美国财政问题。 美国需要持续大量发债,而市场必须用更高收益率才能吸引足够资金长期锁定30年。 Reuters近期调查也显示,多位债券策略师认为,高额财政赤字、接近40万亿美元的债务规模,以及持续的大规模国债供给,都可能让长端收益率保持高位。 第二,通胀风险并没有真正消失。 美伊局势再度紧张,Brent原油重新站到91美元附近。 能源价格如果持续高位,会直接增加市场对于未来通胀重新抬头的担忧。 于是出现一个有意思的现象: 短端在交易经济降温, 长端却仍然在交易通胀风险。 第三,AI投资正在成为债券市场新的资金黑洞。 Reuters数据显示,Alphabet、Amazon、Meta等AI大型投资者2026年以来相关融资规模已经接近 2200亿美元。 当政府需要巨额融资,科技巨头也需要巨额融资时,所有人实际上都在竞争全球长期资本。 资本变得更稀缺,长期资金价格自然会上升。 这也是为什么最近真正值得观察的不只是名义收益率。 30年期美国TIPS实际收益率已经来到约 **3%**附近,为2008年以来的高位。 这意味着即使扣除市场通胀预期,美国长期无风险资产仍然能够提供接近3%的实际回报。 这对美股尤其重要。 因为当30年无风险资产能够长期提供5%以上的名义收益率时: 高估值股票就必须回答一个问题—— 我为什么值得承担更大的风险? 如果企业盈利增长足够快,问题不大。 但如
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      ·08-18 01:24

      AI投资逻辑变了:华尔街不再只盯英伟达,开始寻找下一批真正赚钱的AI公司

      过去两年,AI投资最简单的一条逻辑是: 算力不够 → GPU短缺 → 数据中心疯狂扩张 → 谁掌握算力,谁最受益。 英伟达自然成为这轮AI周期最典型的资产之一。 但最近华尔街开始出现一个值得关注的变化。 问题已经逐渐从: “AI还要投入多少钱?” 转向: “这些钱到底能赚回来多少?” Reuters最新报道提到,在微软、亚马逊等大型科技公司的最新业绩继续验证AI和云计算需求之后,大型投资机构对AI资本开支本身的担忧有所缓解,投资者开始寻找下一阶段能够获得长期回报的AI公司。 这个变化非常重要。 因为它意味着AI投资正在进入第二阶段。 第一阶段,市场买的是: 稀缺性。 GPU紧缺。 高端算力紧缺。 数据中心紧缺。 电力紧缺。 谁控制稀缺资源,谁获得更高估值。 但第二阶段,市场开始买: 变现能力。 谁能够把GPU变成云计算收入? 谁能够把AI模型变成企业订阅? 谁能够把数据中心利用率真正拉起来? 谁能够让AI业务产生持续现金流? 这时候,云计算巨头的重要性开始重新上升。 微软今年三季度披露,Microsoft Cloud收入超过540亿美元,同比增长29%;AI业务年化经常性收入已经超过370亿美元,同比增长123%。这说明AI已经不只是资本支出项目,而是在逐渐进入收入端。 亚马逊也体现了类似趋势。 AWS一季度经营利润达到142亿美元,高于去年同期的115亿美元。与此同时,亚马逊仍在大规模投入AWS和生成式AI基础设施。 所以现在分析AI公司,可能不能只看: 有没有GPU。 而要进一步看四个指标: 第一,AI收入增长。 真正能够持续增长的AI收入,比单纯宣布资本开支更重要。 第二,资本回报率。 今天投入100亿美元AI基础设施,未来能带来多少增量利润? 第三,自由现金流。 资本开支非常大的企业,如果无法同步产生现金流,估值迟早会受到压力。 第四,护城河。 未来AI算力供应逐步
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      ·08-18 00:34

      8月17日实盘战报:单日-$4,019.19,策略级仓位管理上线后的第一次真实调仓

      8月17日,小猫量化实盘当日盈亏 -$4,019.19。 如果只看这个数字,今天显然不是一个值得庆祝的交易日。 但对我来说,今天反而是近期比较重要的一次系统验证。 原因在于昨天我刚刚完成了一轮比较大的策略管理调整: 针对港股和美股全部策略,分别配置每日开仓数量、最大持仓数量以及策略净值占比。 过去系统虽然已经有账户级风控、仓位引擎和单标的仓位限制,但随着港美股策略数量和股票池持续扩大,一个问题越来越明显: 不同策略的交易频率、持仓周期和风险特征并不一样。 如果所有策略都共享同一套账户级仓位上限,很容易出现: 高频策略占用过多资金; 某个策略短期连续触发导致仓位快速堆积; 多个策略同时活跃时,资金分配失衡; 历史表现一般的策略获得了和成熟策略相同的资金权限。 所以昨天的调整,本质上是在原有账户风控之上增加一层: 策略级资金预算。 而今天就是新规则落地后的第一次真实交易检验。 从交易结构看,今天并不是简单的“连续开仓”。 相反,系统进行了比较明显的组合再平衡。 交易中出现了三类动作: 第一类:利润保护触发。 美股部分已有盈利仓位被系统主动减仓或退出。 利润保护的核心目的不是预测最高点,而是在已有浮盈出现回撤时,把一部分已经获得的利润锁定下来。 第二类:策略正常退出。 部分港股、美股仓位因为原策略退出条件成立而卖出。 这说明策略本身的退出逻辑仍然保持独立运行,并没有因为新仓位限制而改变。 第三类:按照新策略预算重新开仓。 医疗、消费、金融科技等方向重新出现策略买入,同时港股也产生新的建仓动作。 也就是说,今天系统做的实际上是: 旧仓退出 → 利润保护 → 释放资金 → 新信号重新竞争资金。 这也是我希望策略级仓位管理最终实现的效果。 我不希望系统简单追求: “每天多交易、多持仓。” 而是希望20多个策略在一个有限的资金池里面竞争。 一个策略即使不断产生信号,也不能无限占用账户净值
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      ·08-17

      美联储纪要撞上零售财报周:美股真正要担心的,可能已经不是通胀

      过去几周,美股交易的核心逻辑一直围绕一个问题: 美联储什么时候能够更宽松? 但进入8月17日—21日这一周之后,市场可能要开始面对另一个更重要的问题: 如果通胀真的降下来了,是因为“软着陆”成功,还是因为美国经济和消费正在降温? 这两个答案,对美股完全不是一回事。 最新数据已经出现了一些值得警惕的信号。 美国7月零售和餐饮销售环比下降0.6%,虽然同比仍增长5.0%,但短期消费动能明显转弱。与此同时,7月CPI环比只上涨0.1%,核心CPI环比上涨0.2%;PPI环比持平。换句话说,价格压力的确出现了一定缓和。 过去市场最希望看到的是: 通胀下降 + 经济不衰退。 但如果接下来演变成: 通胀下降 + 消费走弱 + 企业盈利承压, 那么“降息预期升温”本身就未必足以支撑估值继续扩张。 这也是为什么下周的美联储纪要和零售巨头财报会格外重要。 8月19日,美联储将公布7月28—29日FOMC会议纪要。市场关注的并不仅仅是“鸽还是鹰”,更重要的是观察美联储内部如何权衡通胀、增长以及就业风险。 而另一边,美国零售行业迎来一次非常密集的“消费体检”。 Home Depot将在8月18日公布二季度业绩;Target和Lowe’s将在8月19日公布;Walmart则将在8月20日公布财报。 这几家公司其实代表了美国消费的不同切面。 Walmart更接近日常必需消费,可以观察中低收入家庭的价格敏感度和消费降级情况。 Target更偏可选消费,可以观察服装、家居等非必需品需求。 Home Depot和Lowe’s则和房地产、装修以及大额耐用品消费高度相关。 所以这轮财报的重点,不能只看EPS有没有超过预期。 更应该观察: 同店销售怎么样? 客单价有没有下降? 消费者是在买更多东西,还是只买必需品? 管理层有没有下调全年指引? 促销力度有没有明显增加? 如果四家公司共同释放一个信号——消费者越来
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      ·08-15

      智谱GLM-5.3来了:基座没变,编程能力提升50%,国产AI开始卷“后训练”

      过去两年,大模型行业最容易吸引市场注意力的数字是什么? 参数量、GPU数量、训练成本。 但智谱刚刚发布的GLM-5.3,给出了一个很有意思的新答案:基座模型可以不变,模型能力仍然可以继续大幅提升。 8月14日,智谱正式发布GLM-5.3。与GLM-5.2相比,新模型并没有重新训练一个更大的基座,而是在原有基座之上扩大后训练规模,包括更长程的任务环境、更丰富的环境类型以及更长时间的后训练。智谱内部Z.ai Code Bench显示,其编程能力较GLM-5.2提升约50%。 这件事值得资本市场关注的地方,并不只是“国产模型又升级了一次”。 而是大模型竞争的逻辑正在发生变化。 第一阶段,比的是预训练。 谁拥有更多GPU、更大的参数量、更大的训练数据集,谁更有机会提高模型能力上限。 于是过去几年AI产业链最大的确定性之一,就是算力需求不断扩张。 但当基础模型能力逐渐逼近之后,继续单纯增加参数的边际收益正在下降。 于是第二场竞争开始了: 后训练。 所谓Post-training Scaling,可以简单理解为:底层“大脑”没有重新造,但通过强化学习、任务环境、工具调用训练以及更复杂的Agent任务,让模型学会更加高效地解决问题。 GLM-5.3就是一个非常典型的案例。 Terminal-Bench 3.0上,GLM-5.3从上一代的4.6提升至28.3;DeepSWE也从46.2提升至66.9。与此同时,智谱把Coding Agent和长程任务作为此次升级的重要方向。 这意味着AI行业正在从: “模型会不会回答问题” 进入: “模型能不能完成工作”。 这是两个完全不同的商业逻辑。 聊天机器人主要消耗的是Token。 而Agent真正进入企业之后,需要连接代码库、数据库、浏览器、Terminal、ERP、CRM以及各种企业内部系统,然后持续执行复杂任务。 AI的价值衡量标准也会从“模型
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