🧭 00 章 · 认知框架
📖 术语表与符号约定
本库统一使用的术语与数学符号速查：收益风险、因子组合、交易执行、数据制度、ML 五大类，每条附口径提醒——随查随用。
# 术语表# 符号约定# 概念速查
量化文献的翻译乱象严重：IC 有人译作「信息系数」、information ratio 有人译作「信息比率」，两者一字之差却是完全不同的量。本库所有文章遵循本表约定；阅读外部材料时，也可用它对照口径。
收益与风险
| 术语 | 本库含义 | 备注 |
|---|
| 超额收益 | 组合收益 − 无风险收益 | 超基准收益写作「超额 / excess over benchmark」，注意区分 |
| Alpha（α） | 相对定价模型（如 CAPM/多因子模型）的残差收益 | 不是「跑赢大盘」的口语用法 |
| Beta（β） | 对基准（或因子）的敏感度 | β=1.2 指基准涨 1% 时组合平均涨 1.2% |
| 波动率 | 收益率标准差，默认年化 | 日频 ×√252 换算 |
| 最大回撤（MDD） | 净值从历史最高点回落的最大幅度 | 见绩效指标 |
| 夏普比率 | 超额收益 / 波动率 | 默认年化口径，样本内数字必须给出区间 |
| 跟踪误差（TE） | 组合收益与基准收益之差的标准差 | 指增产品的核心约束 |
| 信息比率（IR） | 主动收益 / 跟踪误差 | 衡量主动管理能力，非「IC」 |
| VaR / CVaR | 在险价值 / 条件在险价值（期望损失 ES） | CVaR 是凸的、可进优化，见风险度量 |
| 偏度（Skewness） | 收益分布的不对称度 | 负偏 = 「多数小赚+偶发大亏」，carry 类策略的指纹 |
| 水下时间 | 净值处于历史高点之下的持续时间 | MDD 的搭档指标：亏损的「长度」 |
因子与组合
| 术语 | 本库含义 | 备注 |
|---|
| 因子（Factor） | 对横截面收益差异的一种系统性解释变量 | 区别于「指标」（Indicator，任意计算量） |
| 因子暴露 | 个股/组合在因子上的取值 | exposure，如组合动量暴露 +0.3 |
| IC（信息系数） | 因子值与下期收益的横截面相关系数 | 默认 Pearson；秩相关称 Rank IC |
| IR（因子） | IC 均值 / IC 标准差（ICIR） | 与组合 IR 同名不同物，靠上下文区分 |
| 中性化 | 剔除因子值中行业、市值等无关暴露 | 回归取残差法，见因子构建 |
| 多空组合 | 因子最高组做多、最低组做空的组合 | 因子检验的基准构造；A 股融券受限下多头组才可实现 |
| 分组回测 | 按因子值分 5/10 组分别持有 | quintile=5 组，decile=10 组 |
| 因子衰减 | 预测力随持有期延长而下降 | 半衰期概念见因子检验 |
| 风格因子 | 价值/成长/动量/质量/低波/规模等大类 | 见因子投资概论 |
| 增量贡献 | 新因子加入后组合 IC/超额的提升 | 比相关性更严格的入库标准，见因子库 |
| Value spread | 因子多空两端的估值价差 | 拥挤度的代理指标：极端价差常预示绩效反转 |
| N_eff | 有效持仓数 = 1/Σwᵢ² | 揭穿「名义分散、实质集中」的单一数字 |
交易与执行
| 术语 | 本库含义 | 备注 |
|---|
| 滑点 | 预期成交价与实际成交价之差 | 价差+冲击+延时的合计，见交易成本分解 |
| 冲击成本 | 自己的订单推动价格产生的成本 | 平方根模型 k·σ√(Q/ADV) |
| 换手率 | min(买入,卖出)/平均净值，双边折单边 | 因子容量估算的输入 |
| TWAP / VWAP | 时间加权 / 成交量加权平均价 | 见执行算法 |
| 基差 | 期货价格 − 现货指数 | 贴水（负基差）是中性策略主要成本 |
| 参与率 | 自己的订单量 / 市场成交量 | POV 算法的控制目标，常限 5%–10% |
| TCA | 交易前/后成本分析 | 见TCA |
| IS（实现差额） | 决策价 → 成交均价的全差额 | 执行质量的总账口径 |
数据与制度
| 术语 | 本库含义 | 备注 |
|---|
| PIT | 点时（point-in-time）数据库：任一时点只能看到当时已知的信息 | 防前视偏差，见数据清洗 |
| 前视偏差 | 使用了决策时点不可能获得的信息 | 回测第一毒药 |
| 幸存者偏差 | 样本只含「活到今天」的标的（退市股、关闭基金） | 系统性高估收益 |
| 复权 | 调整分红拆股使价格序列连续 | 前复权/后复权差异见A 股数据特有问题 |
| ST | 特别处理（A 股风险警示），涨跌幅限制 5% | 量化通常剔除或单独处理 |
| 一致预期 | 分析师盈利预测的共识值 | 基本面因子常用输入 |
| ADV | 日均成交额（average daily value） | 流动性与容量的标尺，常用 20 日均值 |
机器学习
| 术语 | 本库含义 | 备注 |
|---|
| Purged CV | 清除训练/验证集标签重叠样本的交叉验证 | 金融 ML 与普通 ML 的分水岭，见机器学习策略 |
| Embargo | 验证期之前再加一段「禁运」训练剔除区 | 防标签泄漏的时间缓冲 |
| 特征泄漏 | 特征中混入了未来信息 | 样本外必现形，见特征工程 |
| Walk-Forward | 滚动训练→滚动样本外的验证范式 | 样本外衰减比是过拟合体温计 |
| LTR | Learning to Rank，以排序为目标的学习 | 与横截面选股天然对齐 |
数学符号约定
本库行文使用以下记号（站点未启用公式渲染，公式以 Unicode 排版）：
| 符号 | 含义 |
|---|
| rᵢ,ₜ | 股票 i 在第 t 期的收益率 |
| wᵢ | 组合中股票 i 的权重，Σwᵢ = 1（无杠杆时） |
| μ、σ | 期望与标准差（年化默认） |
| Σ（正体上下文区分） | 协方差矩阵 |
| ρᵢⱼ | 相关系数；σᵢⱼ = ρᵢⱼσᵢσⱼ 协方差 |
| fᵢ,ₜ | 股票 i 在 t 期的因子值（横截面） |
| ICₜ | 第 t 期因子 IC 序列 |
| E[·]、Var[·]、Cov[·] | 期望、方差、协方差算子 |
| √252 | 日频转年化频率因子（A 股年交易日） |
| RCᵢ | 资产 i 的风险贡献，Σ RCᵢ = σₚ |
三个高频踩坑的口径提醒
- IC 的滞后方向：本库默认 IC 是「当期因子值 vs 下期收益」，有些文献写成同期相关——阅读公式先看滞后方向，差一期 IC 能差 40%；
- 换手率的口径：双边/单边差一倍——比较容量估算与成本拖累时先对齐口径；
- 「超额」的对齐对象：对无风险利率（夏普用）、对基准（指增用）、对市场（口语）是三个不同的东西——引用别人的超额数字先问「对谁的超额」。
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