好策略不一定要更强，但一定要不一样 有些趋势跟踪策略的基金夏普比率（Sharpe Ratio）只有 0.3-0.5，也有很多资金认购，主要是因为策略配置时，除了收益以外，策略间的低相关性也很重要，怎么说 Sharpe 0.3 也是盈利策略。 组合策略的 Sharpe 有收益线性叠加，波动按 √N 叠加的特点。N 个零相关、Sharpe 各为 S 的策略等权组合，组合 Sharpe = √N × S： - 4 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 2 - 9 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 3 - 16 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 4 独立交易员 Scott Phillips 在 Flirting With Models 的节目公开过他的加密组合策略，包括： - 趋势跟踪（CTA 风格， 以 50% 年化波动率作为仓位控制的约束）：过去 4 年 Sharpe 1.7，收益分布正偏（大部分小亏，小部分大赚） - 横截面动量（所有币按波动率标准化后，按过去 N 天收益排名，前几名开多，空后几名开空）：Sharpe 略高于 1.7，收益分布不如趋势偏向单边大赚 - 横截面套息（所有币按资金费率排名，最高的开多，最低的开空）：Sharpe 1.7（与趋势跟踪相近），收益分布是负偏（大部分小赚，小部分大亏），而且这个策略与前两个策略的相关性明显低。 Scott 最后总结：“这三个一起运行，很容易达到 Sharpe 2 ，执行上不需要太精细。” 按之前的公式倒推：N = 3，Sharpe 各 1.7，组合 Sharpe 取决于两两相关度 ρ： - ρ = 0.5 → 组合 Sharpe 2.08 - ρ = 0.3 → 组合 Sharpe 2.33 - ρ = 0 →组合 Sharpe 2.94 可见相关度越低的策略在一起，对组合 Sharpe 提升越大（相关性在极端行情会失效，不过这是另一个话题，这里不展开）。 上面这几个策略都是价格方向上的相对排名，机制上有不少同源。要再降低相关性，就需要换一个完全不同的维度。 波动率策略做的是隐含波动率和实际波动率之差（波动率风险溢价），与价格方向的相关性显著变低。AQR 在波动率策略的研究里提过，波动率风险溢价策略与动量、套息、趋势的相关性都很低，所以将这类策略纳入组合，能显著降低波动性，从而提升组合 Sharpe。 可以试算一下，我们假设当前组合的相关性为 0.5，夏普为 2.08，此时加入一个 Sharpe 1.2 且和其他策略相关性只有 0.1 的新策略，那么新组合 Sharpe 将提升为 2.29。即使新增策略的 Sharpe 略低，依然使得整个组合的 Sharpe 提升了 10%。这是配置层面的杠杆：加入不同源的新策略，等于打开了一个新世界。

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感谢 Jeff 分享双币赢高卖策略的回测结果，我再补充一下双币赢的低买策略的回测结果（2019.6-2026.5）： 策略描述： 本金 3 BTC，每天卖出 0.1 张 30 天后到期的虚值 10 delta Put，不对冲。30 天积累 3 张卖权，此后新建仓与每天到期平衡。 收益分析（见左图）： - 总盈亏：0.82 BTC （vs 高卖 0.39 BTC ） - 胜率：66.7%（vs 高卖 65.8%） - 最大回撤：-0.66 BTC （vs 高卖 0.63 BTC） - 夏普： 0.32 （vs 高卖 0.23） 总体来看，双币赢的低买策略表现要比高卖更好，承担的尾部风险差不多但收益翻番。 如果把这双币赢的高卖和低买策略组合，结果会如何呢？ 策略描述： 本金 3 BTC，每天各卖出 0.1 张 30 天后到期的虚值 10 delta Put 和 虚值 10 delta Call，不对冲。30 天积累 6 张卖权，此后新建仓与每天到期平衡。 收益分析（见右图）： - 总盈亏：1.19 BTC （相当于低买和高卖收益累加 ） - 胜率：66.5%（胜率变化不大） - 最大回撤：-0.61 BTC （ 回撤没有累加） - 夏普： 0.40 （比高卖 0.23 和低买的 0.32 都要高 ） 低买和高卖策略合并体现了组合策略的优势，收益累加，波动没有累加，夏普得到了很大的提升。

华人最多的州都有哪些？ 根据美国人口普查局最新发布的族裔普查与社区调查数据，如果按照包含混血以及多族裔在内的全口径华人人口统计，全美华人总人口已超过550万人。 而差不多半数的华人，居住在加州和纽约州。 加州是华人最多的州，人口是纽约州的两倍还多。 华人最多的十个州和人均可支配收入（美元）如下： # 州 人口 收入 1 加州 197万 7.7万 2 纽约州 77万 7.4万 3 得克萨斯州 30万 6.5万 4 华盛顿州 23万 8.0万 5 夏威夷州 22万 6.7万 6 马萨诸塞州 21万 8.2万 7 新泽西州 19万 7.6万 8 伊利诺伊州 16万 6.8万 9 宾夕法尼亚州 13万 6.5万 10 佛罗里达州 12万 6.7万 其中，收入最高的三个州是马萨诸塞州、华盛顿州和加州。

一个年化34.56%的策略，规则只有一句话 每年3月和9月标普500动量指数 $SPMO 换成分股。换仓当天收盘，只买 $SPMO里权重最大的那一只，拿半年，下次换仓再换。 十年，21次调仓。年化34.56%，本金21.7倍。同期 $SPY 15.50%， $QQQ 21.01%， $SPMO 本身20.25%。 波动率33.7%，最大回撤38.9%。最惨一期是2022年3月到9月，满仓谷歌，半年亏24.3%。 夏普0.98。同一套规则满仓100只，夏普0.88。多赚的14.5个点，基本是拿波动换的，波动率翻了1.6倍。 Top 20那一档更划算：年化22.83%，夏普0.95，最大回撤29.3%，比满仓100只的31.5%还小。集中到15到20只以后，再往里集中没有性价比。 这100只如果等权重持有，年化只剩15.21%，夏普0.73，和SPY的15.50%、0.77差不多。动量指数挑出来的这批股票本身没跑赢大盘，超额来自权重怎么分配。 过去12个月这套策略是失效的。Top 1夏普0.62，SPY 1.38，同时输给大盘和等权重。21次调仓Top 1只有15次跑赢满仓100只，13次买的是同四家：微软6次、英伟达3次、亚马逊和苹果各2次。 SPMO不公开历史成分权重，持仓是从它递交给SEC的34份文件逐份还原的，3379个持仓，再把权重反推回调仓当日。用同样方法还原的满仓100只，和SPMO真实净值逐期对比，21期平均误差0.47%。含分红再投资，未计交易成本和税。 历史回测，不是荐股。

与黑天鹅同行：BTC 期权卖方策略的仓位管理指南（2026） > 本文的凯利公式的应用方法主要参考 Retail Options Trading (Sinclair & Brodie, 2024) 第 17 章 期权卖方策略的特点就是“赢小亏大”（见下图每周 P&L分布），虽然总体胜率高达八九成，但是一次尾部事件就可以让几个月积累的利润归 0。这种偶尔让人极不舒服的大亏也正是做空波动率风险的溢价来源。 我们可以试图通过一些信号过滤降低遭遇尾部行情的概率，但是这类方法在降低尾部行情的同时也往往降低了盈利，导致遭遇尾部事件时，可能尚未通过盈利建立起足够的缓冲垫。 面对这种困境，Sinclair 给出的方法是接受尾部事件是策略的一部分，不去消灭尾部，而是通过凯利公式进行仓位管理让单次的尾部事件的破坏力可控，不至于让账户失去交易能力。 在应用凯利公式之前，我们先来看看参与对比的几种期权卖方策略： 做空周末波动率 本周期之神（ETF 上市后），夏普高达 3.35，最大 2 笔尾部亏损分别为 2025 年 10 月 10 日的 -4.78% 和 2026 年 1 月 30 日的-3.78%，这 2 次亏损占总体亏损的 64%。 策略详见： 每周 10 Delta 现货备兑 本周期最强现货备兑策略，胜率 93.6%，夏普 1.19，最大单笔亏损为川普当选后的 2024 年 11 月 8 日至 15 日， BTC 单周上涨 15.7%，策略亏损达到了-4.07%。 策略详见： 每周卖出平值 Put 本周期最强卖 Put 策略，胜率72.3%，夏普 0.33，最大的两笔亏损来自 2025 年 2 月 25 日和 2026 年1 月 30 日，两周亏损了 94 周权利金收益的40%。如果排除这两笔最大亏损后的夏普为 1.5+，当然交易没有如果，只是说明这个策略是本周期尾部行情的最大受害者。 策略详见 具体的 9 个步骤的计算结果可以看图中下表： 第 1 步：确定心理预期最大亏损 这个值不参与运算，只是用户和计算结果对照 第 2 步：确认原始凯利公式上限 可以通过对比离散凯利、连续凯利（包括平均亏损，最大亏损）的计算结果，确认原始凯利公式能接受的最大亏损比例。 第 3 / 4 步：将第二步结果两次折半，即1/4凯利 半 Kelly 收益只丢 1/3，但波动率小一半，因此宁肯低估不要高估。 第 5 步：正偏加成 做空波动率的偏度为负，远端尾部全在亏损那侧，所以这个加成不适用，这一步是给做多波动率策略用的。 第 6 步：左偏减仓 和上一步相反，对于赢小亏大的策略，单笔 Kelly 公式假设损失就是平均损失，但真发生时是 3-4 倍的平均损失。 第 7 步：肥尾减仓 极端事件的实际幅度远超正态分布预测，比如 2025 年 10 月 10 日的那笔是 5 个标准差的跌幅，在 100 个样本的发生率为 10 万分之 6，但我们还是碰到了。 第 8 步：小样本减仓 小样本的区间估计较宽，容易高估优势。 第 9 步：相关策略合并减仓 我们这里是假设三个策略单独跑的仓位管理，所以这一步不适用。 最终结果 做空周末波动率修正后的可承担最大亏损预算为 4.79%，和历史盈亏分布中的最大亏损 4.78% 几乎一致（4.79 / 4.78 ≈ 1），意味着假设的10 万美元账户确实可以用来开一组。 每周 10 Delta 现货备兑修正后的可承担最大亏损预算为 3.64%，略低于历史盈亏分布中的最大亏损 4.07%，意味着 10 万美元账户卖出一张的比例略高（3.64 / 4.07 ≈ 0.89），账户余额需要提高到 11 万美元。 每周卖出平值 Put修正后的可承担最大亏损预算为 0.45%，大大低于历史盈亏分布中的 17%，意味着样本期内表现出的风险过大了，需要更换策略。

炎炎夏日，来点冰块降降暑🔥 Seedance 2.0 prompt 👇 SEEDANCE 2.0 视频提示词 时长：15秒 画幅：9:16竖屏 视频类型：真人电影感 ASMR 吃播 人物参考：严格使用上传角色卡中的成年女主，重点参考最右侧清晰面部，保持五官、长发、妆容、身材比例、粉色服装、项链与整体造型一致。全程同一人物，不换脸、不换装。 整体风格： 梦幻南极夜景，女主坐在温暖的透明恒温冰屋中，外面是连绵冰原、蓝色冰川和绿色紫色极光。画面清透唯美，冷蓝色环境光搭配柔和粉色面部补光，真实皮肤质感，近距离网红 ASMR 吃播风格。重点表现食用冰块晶莹剔透的材质，以及清晰、干脆的“嘎嘣”碎裂声。 SHOT 1｜0—5秒｜极光冰屋开场 Subject： 参考图女主坐在透明冰桌前，桌面摆放一个水晶玻璃碗，里面装着数颗晶莹透明、边缘圆润的食用级薄脆冰块；镜头两侧摆放小型双耳 ASMR 麦克风。 Action： 0—2秒：镜头从冰屋外快速穿过透明玻璃，绿色与紫色极光倒映在冰屋表面，随后来到女主面前。 2—4秒：女主身体微微靠近镜头，用轻柔气声说：“今天尝尝南极的极光冰……” 4—5秒：她露出期待的微笑，用银色冰夹夹起一块透明淡蓝色冰块，展示在镜头前。 Environment： 南极冰原夜景，远处冰川反射极光，天空繁星清晰；冰屋内部温暖舒适，没有寒冷受冻表现。 Camera： 24mm广角环境镜头无缝推进至50mm半身近景，最后对焦女主手中的冰块；浅景深，极光形成柔和散景。 Audio： 开头是极轻的南极风声，进入冰屋后环境迅速安静；女主贴近麦克风的柔声耳语清晰自然，无字幕。 SHOT 2｜5—11秒｜嘎嘣脆特写 Subject： 女主、透明食用冰块、双耳ASMR麦克风。 Action： 5—6秒：女主把冰块分别靠近左右麦克风，用指甲轻轻敲击两下，发出清澈的“叮、叮”声。 6—8秒：镜头切至面部与冰块微距特写，她把边缘圆润的薄脆冰块轻轻送入口中，咬下第一口。 8—10秒：冰块在齿间清脆碎裂，发出非常明确的“嘎嘣、咔嚓、嘎嘣”声，细小冰晶闪着极光色彩，但不会飞溅遮挡面部。 10—11秒：女主闭眼品尝，脸上出现惊喜又满足的表情，嘴角轻轻上扬。 Camera： 100mm微距镜头拍摄冰块表面的气泡、融化水珠和碎裂纹理；随后保持女主面部近景，准确对焦眼睛、嘴部和冰块，镜头稳定，不做夸张口腔内部特写。 Audio： 高质量双耳ASMR收音。敲冰声清亮，咬冰声干净、酥脆、有层次，左右声道轻微移动；避免黏腻咀嚼声，不使用音乐，不加入夸张爆炸音效。 SHOT 3｜11—15秒｜极光趣味收尾 Subject： 女主拿起第二颗带有淡淡绿紫色光泽的透明冰块。 Action： 11—12.5秒：她靠近镜头，小声评价：“好脆……” 12.5—14秒：她咬下第二口，伴随一声格外清晰的“嘎嘣”，身后的极光恰好瞬间变亮，在天空中快速舒展开来，仿佛被这声咬冰触发。 14—15秒：女主惊讶地回头看一眼极光，又转向镜头俏皮眨眼；呼出一小团自然白雾，举起剩余冰块对镜头轻轻碰杯。 Camera： 从面部特写缓慢拉至半身，极光与人物同时清晰；最后轻微推近她的眨眼表情，以冰块折射出的绿色光芒结束画面。 Style： 高端网红ASMR、真实电影摄影、冰晶微距质感、梦幻极光、干净柔和美颜、自然表情、轻松有趣。 Constraints： 冰块必须是可食用、尺寸较小、边缘圆润的薄脆冰块；咬合动作轻松自然，不表现牙齿疼痛或危险吞咽。人物服装与外貌全程严格一致，冰屋内部为恒温安全环境。 --- Negative： 人物换脸，五官漂移，发型变化，服装变化，身材比例变化，冰块巨大或尖锐，牙齿破裂，牙齿变形，嘴部畸形，口腔内部过度特写，吞咽困难，痛苦表情，衣物异常透明，低俗镜头，手指融合，多余手指，多余肢体，冰夹穿模，冰块穿过嘴巴，咀嚼动作循环，声音与咬合不同步，湿黏咀嚼声，夸张飞溅，极光闪烁故障，背景融化，人物瞬移，warped faces, extra limbs, fused fingers, melting features, inconsistent character appearance, teleporting bodies, frozen background extras, plastic CGI sheen, uncanny skin, camera angle drift, abrupt scene morphs, subtitles, text, logos, watermarks, gibberish text