练习与毕业项目¶
这些练习评价理解、研究纪律和表达，不评价历史收益大小。
先使用每课自带练习¶
34 节主课结尾都有五道题，顺序固定为基础理解、计算或排错、动手修改和开放思考。提示与答案默认折叠。建议先写答案，再展开核对。
| 学习阶段 | 课程练习入口 | 阶段成果 |
|---|---|---|
| 认识量化 | 第 0 课到第 1 课 | 纸上交易单 |
| Python 入门 | 第 2 课到第 8 课 | 逐行代码标注 |
| 量化基础 | 第 9 课到第 17 课 | 可信回测计划 |
| 经典策略 | 第 18 课到第 23 课 | 策略家族对比卡 |
| 机器学习 | 第 24 课到第 30 课 | 模型比较与消融表 |
| 完整项目 | 第 31 课到第 33 课 | 毕业研究任务书 |
下面 22 项是阶段加练。完成对应主课后再做，不需要一开始全部完成。
怎样使用练习¶
先用文字回答，再决定是否写代码。能够解释“为什么”比得到一个数更重要。代码练习先使用人工可算数据，最后才使用真实历史。
每份作业都保留初稿和修改记录。若发现错误，不要覆盖原结果；记录错误怎样产生、修正后哪些结论改变。
第一部分 共同语言¶
练习 1 复利直觉¶
计算先跌 20% 再涨 20% 的最终财富。再计算跌 40% 后回到原点需要上涨多少。用不超过五句话解释为什么涨跌百分比不能简单抵消。
练习 2 给 K 线标时间¶
选择一根日 K，分别写出开盘、最高、最低、收盘和成交量何时最终可知。假设策略使用完整日成交量，说明它最早何时提交不使用未来的订单。
练习 3 缺失值分类¶
为新上市历史不足、停牌、财报尚未公布、数据源中断四种缺失分别设计处理方案。解释为什么统一填零会改变研究对象。
练习 4 手写 DataFrame¶
创建五日 OHLCV 表，故意加入重复日期、倒序和一个非正价格。写检查规则逐项发现问题。不要直接删除异常。
第二部分 可信研究¶
练习 5 改写模糊想法¶
把“低估值股票会涨”改写成包含市场、历史股票池、财报可得时间、估值公式、预测目标、持有期、执行、基线和失败标准的研究卡。
练习 6 三日时序账本¶
自定义四个开盘价和三个收盘信号，手工计算下一开盘成交、一期持仓收益、换手、线性费用和最终财富。再用代码复现，结果必须逐项相同。
练习 7 偏差红队¶
找一篇公开策略文章，只看方法，不评价作者。分别写出可能的数据、时间、选择和执行偏差，并为每项设计一个可执行检查。
练习 8 前缀稳定¶
选择一个滚动信号。先用 500 行数据计算，再加入未来 200 行，比较前 500 行是否改变。故意加入居中滚动，观察测试怎样失败。
练习 9 成本阶梯¶
在不改变信号的情况下，比较零、基础、1.5 倍、2 倍和 3 倍成本。不要只看最终财富，同时观察换手、调仓次数和最差时期。
练习 10 冻结最终测试¶
把数据按时间分为研究、验证和最终测试。写下打开测试前必须冻结的十项决定。让同伴保管测试结果，直到研究卡完成。
第三部分 策略图书馆¶
练习 11 均线消融¶
实现单均线、双均线和双均线加波动权重。使用相同成交与成本，逐层说明新增组件改变了什么。不要根据结果继续加入止损。
练习 12 突破路径¶
构造一天最高同时超过止盈、最低跌破止损的日线。说明仅凭日线为什么无法知道先后，并给出三种保守处理。
练习 13 配对结构断裂¶
构造前半段高度相关、后半段逐渐分离的两条价格。比较全样本选配对与滚动选配对的差异，写出强制退出条件。
练习 14 因子时间戳¶
准备带 period_end 和 available_time 的小财务表。分别按两个字段合并到日线，指出错误合并在哪些日期提前使用信息。
练习 15 组合怎样形成¶
给十只资产设置不同波动和相关。比较等权、逆波动与单资产上限后的权重。说明为什么逆波动不等于风险平价。
第四部分 机器学习与 AI¶
练习 16 标签可得时间¶
定义从 T+1 开盘到 T+6 开盘的标签。逐日标记样本何时可进入训练，并为向前滚动验证设计最小等待间隔。这种验证常写作 Walk-Forward，它每次只用较早历史训练，再检验紧随其后的一小段未来。
练习 17 模型阶梯¶
在同一数据上比较单因子、逻辑回归和 LightGBM。使用相同折、相同 Top-N 组合和相同成本。若树模型没有稳定增量，选择简单模型并解释原因。
练习 18 特征泄漏演示¶
先在全样本标准化后切分，再把标准化放进每个训练窗口。比较两种流程，观察测试分布怎样进入了前一种训练过程。两边结果谁更高不影响这项练习的目的。
练习 19 AI 提示词审查¶
先向 AI 提问“给我一个量化策略”，保存回答；再使用本书的研究任务书提示词。比较两次回答在时间、成本、基线和失败条件上的差异。
练习 20 AI 红队¶
让 AI 生成一个最小信号函数，再让另一轮对话只负责寻找未来函数、全样本变换和目标权重错误。人工核对每条批评，记录 AI 说对与说错的地方。
第五部分 真实运行¶
练习 21 故障状态机¶
为数据迟到、重复运行、部分成交和持仓不一致设计状态。每个状态写清系统是否继续、暂停或人工确认，以及恢复条件。
练习 22 研究与模拟盘对账¶
设计一张表，同时保存决策价、目标权重、订单、成交价、实际权重和滑点。构造一笔部分成交，说明为什么目标不能直接当账户事实。
毕业项目评分表¶
| 维度 | 合格标准 |
|---|---|
| 问题 | 假设可证伪，机制与替代解释清楚 |
| 数据 | 有数据卡、点时说明和质量检查 |
| 实现 | 有人工样例、前缀稳定和时序测试 |
| 验证 | 有基线、向前滚动验证、成本与压力 |
| 风险 | 有暴露、容量、失败与停止条件 |
| 报告 | 同时呈现支持与不支持证据，可复现 |
毕业项目可以得出“不支持当前假设”。只要过程完整、证据诚实，这仍然是一份优秀研究。