流动性趋势 中性对冲<br/>在一个按流动性动态筛选的池里，用“流动性流趋势”因子给所有币打分，做多最强的一批、做空最弱的一批，同时用多层风险控制约束仓位。<br/>我把它拆成几个层次来讲。<br/>一、策略的核心思想<br/>1.不依赖模型预测，靠“市场结构”赚钱这个策略族里，模型信号被刻意降级了。比如<br/>InstitutionalCryptoFuturesStrategy 里，模型权重只占 0.25，趋势权重占 0.75。到了<br/>LiquidityFlowTrendCryptoFuturesStrategy，干脆完全不用模型—只把模型当成一个“可交易载体”<br/>(ZeroUniverseSignal).<br/>1.   赚的是“横截面差异”的钱，不是“方向”的钱策略同时做多和做空，追求的是多空组合的价差，而不是赌大盘涨跌。所以你会看到 beta 对冲、市场状态 guard 这些设计—目的都是尽量剥离市场方向暴露。<br/>2.    因子逻辑：流动性＋趋势<br/>LiquidityFlowTrend 的因子就四个：<br/>因子 含义方向<br/>momentum 波动率调整后的504 bar 动量 动量强的做多<br/>flow 短期成交额 /长期成交额 成交额扩张的做多range_pos 价格在720 bar 高低区间中的位置 接近高点的做多<br/>hitrate 上涨 bar 占比 上涨频率高的做多四个因子横截面标准化后加权（1.0/ 0.40/ 0.30/0.20）. 合成一个 score，score 高=做多.<br/>score低=做空<br/><br/>二、组合构建逻辑<br/>1.股票池：逐bar 动态筛选（PIT）<br/>不是固定100个币，而是每个 bar 都重新按流动性排名：<br/>*   要求 age >= min_history（足够长的历史）<br/>*  要求 avg_amount >= min_avg_amount（足够大的成交额）<br/>*  取流动性排名前 pit_topn 个<br/>这样避免“用今天知道的流动性去回测过去”的前视偏差。<br/>2. 选股：Top-K 多空<br/>在 score 最高的里面选 topk 个做多，score 最低的里面选topk 个做空。每边都要满足min_abs_score 门槛，否则不交易。<br/>3. 权重分配：信号强度×反向波动率<br/>权重aIscorel x （1/ vol）<br/>信号越强、波动越低的，权重越大。然后做max_weight 上限约束和归一化。<br/>三、风险控制层（这是这个策略最复杂的部分）风险控制不是单一开关，而是多层串联，每层都可能把仓位缩小：<br/>1.市场状态层<br/>•如果 指数20天动量为负<br/>（market_bad_threshold），整体仓位乘以market_bad_scale（默认 0.55）<br/>•如果市场波动率超过 market_volatility_cap，按比例缩小仓位<br/>2.组合层<br/>* <br/>*  target_volatility：根据持仓的中位波动率，动态调整 gross exposure<br/>*   min/max_gross_exposure: gross #TE<br/>*  max_side_exposure：多空每边的上限<br/>*   drawdown_reduce_threshold /<br/>drawdown_stop_threshold： 回撒分层减仓<br/>3.个股层<br/>*   max_weight_per_instrument：单币权重上限<br/>*   max_adv_participation：单币不超过其ADV 的某个比例<br/>*   min _liquidation_buffer： 清算距离检查<br/>*   min _liquidation_atr_multiple： 清算距离至少是<br/>ATR 的几倍<br/>4. 执行层<br/>*  max_daily_turnover：每次调仓的换手预算<br/>*  hold_thresh：最小持有期，防止刚建仓就平仓<br/>*   n_drop：每次最多替换几个持仓一句话总结<br/>这是一个“多因子横截面多空+多层风险控制”的中性对冲策略<br/>*  信号：流动性＋趋势（动量、成交额、区间位置、上涨频率）<br/>*  组合：PIT 动态池+Top-K 多空＋反向波动率加<br/>权<br/>*  风控：市场状态、组合波动、个币约束、执行预算、资金费率，五层串联<br/>*  落地：向量化研究 —QLib 精确回测 策略类实<br/>盘<br/>它的野心不是“预测涨跌”，而是在一个流动性好的币种池里，系统性地捕捉横截面趋势差异，同时把各种风险压到最低

流动性趋势 中性对冲<br/>在一个按流动性动态筛选的池里，用“流动性流趋势”因子给所有币打分，做多最强的一批、做空最弱的一批，同时用多层风险控制约束仓位。<br/>我把它拆成几个层次来讲。<br/>一、策略的核心思想<br/>1.不依赖模型预测，靠“市场结构”赚钱这个策略族里，模型信号被刻意降级了。比如<br/>InstitutionalCryptoFuturesStrategy 里，模型权重只占 0.25，趋势权重占 0.75。到了<br/>LiquidityFlowTrendCryptoFuturesStrategy，干脆完全不用模型—只把模型当成一个“可交易载体”<br/>(ZeroUniverseSignal).<br/>1.   赚的是“横截面差异”的钱，不是“方向”的钱策略同时做多和做空，追求的是多空组合的价差，而不是赌大盘涨跌。所以你会看到 beta 对冲、市场状态 guard 这些设计—目的都是尽量剥离市场方向暴露。<br/>2.    因子逻辑：流动性＋趋势<br/>LiquidityFlowTrend 的因子就四个：<br/>因子 含义方向<br/>momentum 波动率调整后的504 bar 动量 动量强的做多<br/>flow 短期成交额 /长期成交额 成交额扩张的做多range_pos 价格在720 bar 高低区间中的位置 接近高点的做多<br/>hitrate 上涨 bar 占比 上涨频率高的做多四个因子横截面标准化后加权（1.0/ 0.40/ 0.30/0.20）. 合成一个 score，score 高=做多.<br/>score低=做空<br/><br/>二、组合构建逻辑<br/>1.股票池：逐bar 动态筛选（PIT）<br/>不是固定100个币，而是每个 bar 都重新按流动性排名：<br/>*   要求 age >= min_history（足够长的历史）<br/>*  要求 avg_amount >= min_avg_amount（足够大的成交额）<br/>*  取流动性排名前 pit_topn 个<br/>这样避免“用今天知道的流动性去回测过去”的前视偏差。<br/>2. 选股：Top-K 多空<br/>在 score 最高的里面选 topk 个做多，score 最低的里面选topk 个做空。每边都要满足min_abs_score 门槛，否则不交易。<br/>3. 权重分配：信号强度×反向波动率<br/>权重aIscorel x （1/ vol）<br/>信号越强、波动越低的，权重越大。然后做max_weight 上限约束和归一化。<br/>三、风险控制层（这是这个策略最复杂的部分）风险控制不是单一开关，而是多层串联，每层都可能把仓位缩小：<br/>1.市场状态层<br/>•如果 指数20天动量为负<br/>（market_bad_threshold），整体仓位乘以market_bad_scale（默认 0.55）<br/>•如果市场波动率超过 market_volatility_cap，按比例缩小仓位<br/>2.组合层<br/>* <br/>*  target_volatility：根据持仓的中位波动率，动态调整 gross exposure<br/>*   min/max_gross_exposure: gross #TE<br/>*  max_side_exposure：多空每边的上限<br/>*   drawdown_reduce_threshold /<br/>drawdown_stop_threshold： 回撒分层减仓<br/>3.个股层<br/>*   max_weight_per_instrument：单币权重上限<br/>*   max_adv_participation：单币不超过其ADV 的某个比例<br/>*   min _liquidation_buffer： 清算距离检查<br/>*   min _liquidation_atr_multiple： 清算距离至少是<br/>ATR 的几倍<br/>4. 执行层<br/>*  max_daily_turnover：每次调仓的换手预算<br/>*  hold_thresh：最小持有期，防止刚建仓就平仓<br/>*   n_drop：每次最多替换几个持仓一句话总结<br/>这是一个“多因子横截面多空+多层风险控制”的中性对冲策略<br/>*  信号：流动性＋趋势（动量、成交额、区间位置、上涨频率）<br/>*  组合：PIT 动态池+Top-K 多空＋反向波动率加<br/>权<br/>*  风控：市场状态、组合波动、个币约束、执行预算、资金费率，五层串联<br/>*  落地：向量化研究 —QLib 精确回测 策略类实<br/>盘<br/>它的野心不是“预测涨跌”，而是在一个流动性好的币种池里，系统性地捕捉横截面趋势差异，同时把各种风险压到最低