pedma

我认为，要能很好地应对全职交易者的波动，人们需要看一下平均月回报与生活成本之间的比率。
我现在的比率大约在 5-10 倍之间。意思是每一个月，平均来说，我能够产生相当于 5-10 个月开销的收益。
当然，这些都是过去的数据，而且是平均值；有些月份是亏损的，等等。而我能持续保持优势这一点，永远都只是推测。
也有一些时期，这 6 个月的平均值会变成负数，但我觉得在那段时期之后，我所做的调整，应该会让这些时期更短，不过谁知道呢。
把开销与回报之间的差距保持得很宽，会让我能够承担一些原本不可能承担的风险——比如如果我那个月需要把回报的一半拿去付房租，或支付汽车的租赁款。
很多人在赚到一点钱时，都会有升级生活方式的冲动。这没问题，每个人的目标不同，但这会拖累风险承担以及复利效应。
对我来说，生活在这种状态下、靠它过日子，感觉相当舒服。

我的投资组合的偏向最近几天有点“变绿”了。
有意思的是，净名义规模为 -82% 做空，而净经过波动率调整后的规模为 7.8% 做多。
这意味着，尽管我的投资组合整体上略微净做多，但在经过波动率调整的口径下，做空那一侧资产的波动率要比做多那一侧低得多，于是它承担了更大的名义权重。
真正可能伤到我的是，如果这事发生反转，我现在做空的这些“垃圾”开始引起关注，结果一切又都一起拉升，那我接下来几天可就会很难受，而我目前持有的多头也根本不可能弥补得了。
不过我想，这就是用粗略方式估算未来波动率的问题——我现在就正在顺着浪冲。

随着欧洲监管环境趋紧，我会更加谨慎：更定期地备份我的数据，核对我的交易，并确保未来审计时一切都能有据可查、可解释。
例如，在 hyperliquid 上，我只能回溯大约 1 万条交易记录。对我来说，这大概够用 3 个月，而且我已经无法再往更早回溯了。如果我需要证明更早时期的交易，但我又没有保存包含全部历史的数据库，我就无法证明我所报告的操作。
我不必回溯到更早的时间，因为我把每一笔交易都记录在一个数据库里，但这是我第一次这样做。我还建立了一个次级核对器，它会直接去交易所比对我的数据库。
在去年之前，我一直都能避免做到这么深的程度，因为我把任何收益都作为个人所得申报了。在 PT 里，你的应税事件基于 coin -> fiat 的换算，所以影响没那么大，尽管说实话，我本该保存更详细的记录。
如果不做这些，未来要把事情理清会一团乱。我花了过去 3 天认真地围绕这件事仔细思考，并确保从现在开始我的数据不会有任何缺口。
我为所有交易所都建立了一套标准流程，不管它们各自的差异有多大……
到目前为止，我和我手动的 PnL 余额跟踪器相比大约差 1.2k。偏差是一个很小的百分比，没问题。
那个手动余额跟踪器基本上是我对我全部持仓中每一项余额所做的导出，并作为唯一真实来源（source of truth），因为它本质上就是钱包/交易所上“躺着”的现金，所以我们不可能和它偏差太多。
目前一切顺利。各位

在股票中进行一项永久性出价，我们选择将其作为交易来执行。

以下是一些周转统计数据。我认为我的周转率有点太高了（年化283倍），尽管过去我花了一些功夫来降低它。
我使用了每个交易所的最高费用档位，尽管并非所有都是吃单量。滑点成本从实际数据来看是真实存在的。
这是我需要重新审视的问题。我认为我可以在不牺牲太多优势的情况下优化我的信号。

最近一直处于如此出色的盈利期，以至于我似乎忘记了回撤是什么感觉。现在我又处于回撤中，于是又回来构建仪表盘来监控情况。
这是我在两个投资组合中所有特征的组合表现和IC。对于我目前运行的特征来说，这绝对不是一个最佳时期。
第一个是纯动量。你可以看到它们之间的相关性有多高。
我一直在研究另一个（第二张图），它将包括不同的特征，你可以看到有些已经比其他表现更好，并且它们之间存在更大的分散性。
我最近正在积极添加更多特征，但我也稍有退步，因为我注意到我在没有仔细思考的情况下添加了很多东西。你知道，我不想只是为了添加东西而添加。我的原则一直是，我添加的任何东西都必须有某种依据，说明我为什么应该为此获得回报，而且我不想为了速度而牺牲这个原则。
借助AI，我可以构建东西如此之快，以至于我没有时间思考。只是构建。我需要重新认真思考事情，否则这一切很快就会变得一团糟。

当我在开发新功能时，有时会想到我正在处理的信号的不同变体。但要用整个数据集进行批量测试会花一些时间，所以我就搭建了这个队列池：一边让我处理新功能，其他任务则在后台运行，然后它们完成后我会收到警告。
这是一种巧妙的方法，让我不会被卡在等待结果上。并且在它完成时我也会收到提示，所以如果数据量很大，我就可以先离开工位，等结果出来再说。
接着它会进入一个流水线：如果根据我设定的指标结果达到了可接受的范围，就会用标准的投资组合参数进入回测，然后我再决定是否批准它上线到生产环境（prod）。