A quantitative finance practitioner. This account is mostly code and notes that accumulate from day-to-day research and trading work, along with a few personal open-source projects I develop and maintain.

我是一名金融量化从业者，这里主要记录日常研究与交易工作中沉淀下来的代码与笔记， 此外开发并维护若干个人开源项目。

要回答的问题：对冲频率该怎么选？

期权动态对冲策略最重要的就是要决定「什么时候调仓」。调得勤，跟踪误差小但成本高；调得松，成本省下来 但敞口放大。DeltaLab使用真实行情来回测各种期权结构在不同策略下的对冲结果，为日常动态对冲交易提供历史参考。

• 覆盖香草、累计 / 累沽、亚式、气囊、雪球等主流场外结构，奇异结构走蒙特卡洛路径模拟
• 数据源（Wind / CSV）× 调仓规则（定时、价格区间、日波动率倍数）自由组合
• 策略优选：以「每日收盘」为固定基准，在近周至近年五档周期上严格连续回放，按增量收益 / 增量信噪比排名——并在各周期结论不一致时主动提示

要回答的问题：模型说这只转债便宜，能信吗？

• 定价引擎用 Crank–Nicolson 有限差分格式求解 PDE，完整处理赎回 / 回售 / 下修条款、分层票息 与应计利息、含信用利差贴现的宽限期，输出 Δ / Γ / ν / Θ 与价值分解

• 全市场并发批量定价与筛选；从公告中抽取条款变更事件回溯至条款库，保证估值口径与真实条款一致

• 横截面检验的结论是否定的：机会分的 Rank-IC ≈ 0（2025 年 −0.26），所以它被降级为复核 标记，不参与排序、不当买入信号。但同一个模型的聚合中位偏差反而是有效的大类择时信号 （与中证转债指数下季收益 Spearman ≈ −0.52）

  研究笔记 里写死了样本外预注册的复评时点与成功标准，不得事后修改；也记着一次「基于单一牛市证据改默认、 四年复测后回退」的教训。

研究笔记发在 blog.grefer.cn，偏实证与工程细节。

数值方法：蒙特卡洛路径模拟、有限差分 PDE 求解、希腊字母与价值分解、隐含波动率反解。

_{"Commit small, commit often." — 一次一个仓库，从 2019 年到现在。}