上午简单合成了一下因子，方法是简单的标准化后等权平均，结果回测结果好得不得了，每个品种的收益曲线都昂首冲上天，超额收益率高得吓人。我当然知道这样的收益率不太现实，因此还是忍不住先按照品种回测了一下全样本数据，结果果然浇了我一盆冷水。 只见收益曲线以训练集和测试集的分界为中心，仿佛一座险峭的巨峰，左侧直上云霄，右侧则直挺挺坠落山崖，几年之内巨额收益一口气全亏完...

由于下午有一门期末考试，今天再次只坐了半天工位就走了。上午好像除了划分测试集重新测了一遍因子以外啥都没干。 回想起来好像常常这样，虽然上班时偶尔也会摸鱼，毕竟大部分时间还是在认真工作。然而下班时盘算一下好像基本上没做些什么，不禁怀疑自己效率原来这么低么？再仔细回想一下，似乎是在一些小细节方面耗费了不少时间。这些细节可能是一个程序 bug、一段代码的优化、一段...

今天效率不高，上午又修补了一下回测函数，让它可以仅更改一个参数就分别输出多头、空头和多空的回测净值。由于回测跑得很慢，尝试使用 GPT-4o 修改一下函数，让它跑得更快。哪知这个模型信心满满地分析了一大通，“使用 Numpy 运算”“矢量化运算”云云，结果给出来的函数跑完结果差了十万八千里。遂放弃，耐心等待 10000 多条回测任务结束。 紧接着，尝试分析一...

今天有点着急回学校考试，差点把写日记的事儿忘了。 其实今天没有太多值得记录的。现在的实习工作似乎进入一种更加连续的状态：用更长的时间来做同一件事情，而不是常常在不同的任务之间切换。 上午调整了一下回测代码再跑了一次，发现有些回测结果竟然无法计算年化收益率。仔细一看，发现某些行情数据不对劲，其间有数据缺失。反馈给 mentor 后，收到再次回到此前所用的 op...

接着上周的工作，我继续尝试寻找有用的因子。但是和上周一样，想不出来有什么办法可以用下游行业基本面数据来预测上游期货品种的价格。 中午跟 mentor 吃饭的时候提出了这个问题，她表示我不用想太多，可以直接先用下游行业基本面数据来回测期货（指数）价格，来寻找比较有效的因子；后续也可以读读其他的量化研报，来用更复杂的方式来寻找因子。 于是，我打算直接将所有期货品...

今天感冒还是有点头晕，不想说太多了。 上午一到公司，mentor 跟我说可以先用我之前整理的数据做一些因子，大致介绍了一下我的因子要整理成什么格式就让我走了。 这是我一直所期待的，但是真正到来时却不知如何下手了。拿这些指标怎么合成因子？是先读读相关研报找找灵感吗？还是先把各个指标都回测一下看看？要不要先算一算 IC 或者 IR 等指标？每个因子的频率、发布时...

由于此前已经请好了假，今天仅上了半天班就走了。上午的主要工作是利用新的数据重新生成两份商品价格指数。这一次使用收益率和价格分别生成的价格指数居然比较相近，和昨天的情况完全不同。下班时一张指数图片发给 mentor，就踏上了回学校的 11 号线。 下午回学校上课。其实这门课我平时是不上的，之所以今天请假半天来教室，有两个原因：第一，今天要展示小组大作业，必须要...

Mentor 似乎下班了，来写写日记吧。 今天做的工作令人十分头大，主要是延续昨天的工作，编制一份黑色板块商品价格指数。 国际主要商品指数权重确定依据主要有四种： 等权重 依据主要经济指标设置权重 依据市场流动性指标设置权重 依据主要经济指标和市场流动性指标共同设置综合权重。 其中流动性指标包括成交量、持仓量等。 我这里一时半会没法利用足够好的经...

节后第一天上班，上午出门时想起来忘记买早餐，于是匆匆扫了个自动售货机，随便吃了点肉松面包。学校虽然开了往返大运的校巴，但是由于发车间隔长达半小时，而我出发的时间刚好卡在两次发车之间，因此也只能望洋兴叹，最后照常打车去坳背了。 上午处理了一些此前没有完成的工作内容，比如给 mentor 提交一份工作周报、修改一下此前提交的数据、下载新的数据集等等。下午开始集中...

上周最后一天的日记居然忘记写了，惭愧惭愧，以后尽量不落了。 上午带了另一个电脑来上班，然后意识到回测框架的环境并没有在这个电脑上配置好，于是又重复造了一次轮子。不知道现在 pip 出了什么问题，为什么梯子一开就安装不了三方库？上一个电脑通过设置 pip 的代理方式解决了，但是这台电脑始终没法解决这个问题。无奈之下，我只好通过每次安装库时都关闭梯子来作为临时解...