Phase 2 启动准备 + 接下来 30 天策略选型

日期: 2026-06-08 方向: Phase 2 启动准备 阶段: Phase 1 → Phase 2 过渡 标签: #Phase2Prep #StrategySelection #InfraSetup #PaperTrading #WeeklyReview #Transition

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今日目标

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一、Day 30 为什么是「过渡日」而不是「再多学一项」

1.1 一个常见的错误：把 Day 30 当成 Day 29 的延续

新手量化在 Day 30 这种节点有两种典型反应：

Phase 1（Day 1-30）的本质是方法论：你学会了 IBKR、期权 Greeks、因子构建、回测框架、Wheel 结构、风控数学。但这些是「单点能力」。Phase 2（Day 31-60）的本质是实操化——把这些单点串成可运行的策略组合。

中间这一步不做，Phase 2 会有两种典型失败：

• 过载失败：同时开 4 个策略，全 paper trade，每天追不过来，2 周就放弃
• 方向漂移：每周心血来潮换策略，没有沉淀，最后什么也没学会

1.2 过渡日的产品类比

Day 30 是 MVP → Beta 之间的 release planning 会议。 不是写新功能，是定 acceptance criteria + 资源分配 + 风险预案。

下面 90% 的内容就是把这 6 项一项一项落实。

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二、Phase 1 致谢段（短）

30 天结束，不晒 P&L，因为 paper 阶段 P&L 没意义。回顾过程产出：

30 天的过程比结果重要：Phase 1 不产生 alpha，它产生「能识别 alpha 的能力」和「能识别自己错在哪里的能力」。这两件事是 Phase 2-4 真正的护城河。

回头看 30 天，最值钱的不是某一篇笔记，是这五条肌肉记忆：

1. 「Theta 是友军，IV 是敌军」：Day 15-20 跑过 CSP/CC，知道时间费每天滴答到自己口袋的真实感觉，也知道 IV 突然上 5 个点对 short put 的杀伤力。这种感觉看书学不来，必须 paper 跑过。
2. 「回测漂亮 ≠ 策略好」：Day 25-28 反复看到「同一组因子换一种调仓周期 Sharpe 从 1.8 跌到 0.6」，从此对漂亮回测保持警惕。
3. 「单笔 max loss 是真实存在的数字」：Day 19 算 CSP max loss 的时候，第一次直观体感「卖一张 put 是有可能亏 $960」的，账户里就那么多钱，亏掉一笔的影响要心里清楚。
4. 「自动化是纪律」：Day 1 配 IB Gateway 时觉得 cron 很麻烦，Day 30 反而觉得任何「需要每天手动跑」的策略都是不可持续的。
5. 「先写下来再下单」：Day 20 的 thesis 模板，强制开仓前用一句话写明「我为什么要做这笔」，避免冲动交易。

这五条会沿用到 Phase 2-4，不需要再学一遍。

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三、Phase 2（Day 31-60）全景：实操化的 4 周

3.1 一张图看完 Phase 2

Week 5 (Day 31-37)  ── 多因子组合实盘化
                       └── Day 28 双因子 v1 → IC加权 + WFA + Paper部署
Week 6 (Day 38-44)  ── 期权 Wheel 实战
                       └── 低价个股月度 CC + CSP, IWM/F/SOFI 池
Week 7 (Day 45-51)★ ── AI 信号（Claude + XGBoost + 期权）
                       └── 10-Q / 财报 sentiment → ML 排序 → 事件期权
Week 8 (Day 52-60)  ── 组合管理 + 黑天鹅对冲 + Phase 2 总结
                       └── 三策略并行 + VIX 对冲 + 出口评审

为什么是 4 周不是 6 周：原本想把 Week 9（Day 61-67）也作为 Phase 2 的延展（多周期因子 + 跨资产 beta 中和），但和 Phase 3 的「实盘准备 + 黑天鹅 stress test」高度重叠。所以 Phase 2 砍到 4 周，节奏更紧凑，避免内容稀释。每个 Week 主题单一、出口清晰，是 Phase 2 节奏设计的核心原则。

3.2 Week 5（Day 31-37）：多因子组合实盘化

Week 5 出口标准：双因子 paper 组合连续运行 ≥ 5 个交易日，每日 rebalance log 完整无人工干预。

3.3 Week 6（Day 38-44）：期权 Wheel 实战

为什么不用 SPY/QQQ：SPY ≈ $580、QQQ ≈ $500，单张 CSP 锁 $58k/$50k，远超 paper $5k 配额。IWM（≈$220）单张锁 $22k 还是太大，所以 Phase 2 Wheel 以低价个股（F / SOFI / PLTR / INTC）为主，IWM 只做 1 张演示性 CSP 用于体感对比。

3.4 Week 7（Day 45-51）★ AI 信号 pipeline

这是 Phase 2 最重要的一周，也是 Phase 1 没碰过的全新方向。

这周的核心难点不是 ML，是 LLM 输出的稳定性：同一份 10-Q，Claude 在不同 prompt / 不同时间会给不同 sentiment。Week 7 一半时间花在 prompt engineering 和 output validation 上。

为什么把 Week 7 标★：

• 这是作者 10 年金融 PM 经验里最稀缺的能力——传统金融机构没法做这件事（合规不允许 / 数据流不通 / 人才不混合），所以这件事是 Phase 2 真正的差异化竞争点。
• 这件事的副产品（LLM 提取金融文档结构化字段）可以直接复用到 Web3 治理提案分析、链上 RWA 资产披露分析，是跨方向的能力底座。
• Week 7 跑通的 pipeline 在 Phase 3 可以直接横向迁移到「Twitter 情绪 → 链上事件交易」「Discord 治理讨论 → DAO 提案做空/做多」等更多场景。

3.5 Week 8（Day 52-60）：组合 + 对冲 + Phase 2 总结

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四、Phase 2 出口目标（Definition of Done）

可量化、可验收，避免「感觉差不多了」的模糊判断。

不在出口标准里的事：

• ❌ paper P&L 必须为正（paper 表现不代表实盘，不作为出口条件）
• ❌ 切实盘交易（Phase 3 才考虑）
• ❌ Sharpe ≥ X（样本太小，不科学）

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五、Phase 1 → Phase 2 准备清单（今天 + 本周末必做）

5.1 基础设施

5.2 代码 repo 整理

把 Day 1-28 的 28 个脚本拆成 5 个 production 模块：

trading_repo/
├── README.md                # 项目说明 + Phase 2 路线图
├── requirements.txt         # pinned deps
├── data/                    # 数据获取层
│   ├── __init__.py
│   ├── ibkr_client.py       # ib_insync 包装
│   ├── yfinance_loader.py   # 历史数据
│   ├── universe.py          # SP100 / SP500
│   └── cache.py             # parquet 缓存
├── factors/                 # 因子构建
│   ├── __init__.py
│   ├── momentum.py          # Day 22-23
│   ├── lowvol.py            # Day 24
│   └── combine.py           # Day 27-28
├── backtest/                # 回测框架
│   ├── __init__.py
│   ├── engine.py            # Day 25-26
│   ├── tca.py               # transaction cost
│   └── wfa.py               # walk-forward
├── risk/                    # 风控
│   ├── __init__.py
│   ├── greeks.py            # Day 15-19
│   ├── position_sizing.py   # Kelly / vol-target
│   └── circuit_breaker.py   # 熔断
├── journal/                 # 交易日志
│   ├── __init__.py
│   ├── db.py                # SQLite schema
│   └── attribution.py       # P&L 归因
├── scripts/                 # 一次性 / 定时脚本
│   ├── daily_rebalance.py
│   ├── monitor_greeks.py
│   └── eod_journal.py
└── tests/                   # pytest
    ├── test_factors.py
    └── test_backtest.py

5.3 数据 cache

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六、策略选型决策：5 个候选 → 3 个必做

6.1 候选与决策

关于「不做」的进一步说明：

• 不做 D（Calendar spread / VIX arb）：Calendar spread 的核心风险是 Vega term structure（近月 vs 远月 Vega 不同步），需要建一套 Vega curve 监控系统。Phase 2 的 Greeks 监控只到「聚合 Net Vega」这一级，不足以支撑日历价差风控。VIX arb 涉及 VIX 期货合约结构和 ETF 跟踪误差（如 VXX 的 contango drag），是一个独立的 4-5 天学习量。两个都放 Phase 3 Week 9-10。
• 不做 E（A 股因子迁移）：A 股数据源（Tushare / AkShare）质量参差、API 限频严重、缺乏期权数据。交易接口（QMT / 同花顺 iFinD）和 IBKR 范式完全不同，需要重写一套 client。涨跌停制度、T+1、停牌频繁让因子回测假设全部失效。这件事独立做都要 30 天，不能并到 Phase 2。
• 隐藏候选 F（加密 funding rate arb）：作者本职 Web3，理论上有优势。但 Phase 2 是「先把传统市场量化跑顺」，加密放到 Phase 4 和 Web3 主线汇合，避免精力分散。

6.2 三个必做策略的特征对比

组合互补性逻辑：A 提供 beta 暴露 + 因子 alpha，B 提供 theta 现金流 + 低相关性，C 提供事件驱动 alpha + LLM/ML 能力建设。三者相关性矩阵预估都在 0.5 以下，是合理的多策略组合。

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七、资金配置（Phase 2 Paper Trading）

7.1 配额表

7.2 配额边界规则

7.3 为什么是 40/40/20

• A 和 B 等权（40/40）：Phase 1 已建立的能力，可信度高
• C 给 20%：新方向，先验证 pipeline 能跑通，不重仓
• 没有给 D/E 任何配额：避免「分散到没意义」

7.4 配额会不会动态调整

会，但有强约束：

禁止的调整：

• ❌ 「这周 A 赚了就把 C 的钱挪给 A」（追涨）
• ❌ 「这周 B 亏了赶紧加仓」（摊薄）
• ❌ 「凭感觉调」

所有配额调整必须写进 weekly retrospective 的 ADR（Architecture Decision Record）字段，附 1-2 句理由。没写 ADR 就调，等于没调，下次复盘会回滚。

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八、Phase 2 心态准备

8.1 三条必须刻在脑子里的纪律

8.2 关于「想切实盘的冲动」

这条单独拎出来讲，因为它是 Phase 2 最大的隐性风险。常见诱因：

预案：每次想切实盘，先回看本节的表格，再回看十一节的 Red 等级触发条件，至少冷静 7 天。如果 7 天后还想，写一份 1000 字的「为什么这次时机不同」的小作文，然后再决定。这个程序本身就能筛掉 90% 的冲动。

8.3 「实盘 - 回测 gap」是什么

回测时一切完美：成交价 = mid、滑点 = 0、佣金 = 0.005、IV 不变。Paper trading 暴露这些假设的破洞：

Phase 2 的价值就是把这些 gap 一个一个识别出来。这不是 paper 阶段的副产品，是 paper 阶段的主产品。

换个角度：Phase 2 出口时，如果你能写出一份 30 条以上的「我观察到的实盘-回测 gap 清单 + 已修复 / 待修复 / 不可修复」，这份清单本身就是 Phase 3 切实盘的安全边际。没有这份清单就敢切实盘的人，第一次黑天鹅来临时基本全军覆没。

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九、每周一次的 review 制度

9.1 时间与节奏

每周日晚 9:30-10:00 PM，30 分钟，不超时。

不要做成 2 小时的「全面体检」，节奏会断。30 分钟版本：

9.2 Weekly Retrospective 模板

# Week N Retrospective (YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD)

## 1. 本周事实
- 开仓 X 笔 / 平仓 Y 笔 / 现持仓 Z 笔
- P&L: $___（不重要，仅记录）
- 最大单笔盈利 / 亏损 / 它的归因

## 2. 实盘-回测 gap（核心）
- 本周发现的 gap：
- 已修复 / 待修复：

## 3. Greeks 与相关性
- 组合 Net Delta / Vega / Theta：
- 三策略 30 日相关性变化：

## 4. 决策错误
- 本周最大的判断错误 + 它属于（执行错 / 模型错 / 运气）

## 5. 下周一个动作
- 一句话写下「下周必须改的 1 件事」（不超过 1 件）

9.3 为什么是「一件事」

经典 retrospective 病：「下周要改 A、B、C、D、E」。结果一周下来 5 件都没改。强制只能 1 件，反而真能做到。第 8 周的 Phase 2 总结时，你会看到 4 件「真实改了的事」，比 20 件「想改的事」有用得多。

9.4 周复盘的 anti-pattern

下面几种复盘姿势是无效的，碰到要立刻停手：

9.5 月度 review（Phase 2 内 2 次）

除了每周日，Week 5 末（Day 37）和 Week 8 末（Day 60）各做一次扩展 review，2 小时：

• 月度 attribution 全维度（按策略 / 按标的 / 按市场状态）
• 因子 / 信号衰减趋势
• 风控规则触发频次
• 下个月 ADR：要修改哪些规则、增加哪些监控、删掉哪些不用的代码

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十、可能的卡点 + 预案

关于 burn-out：Phase 1 30 天里，作者已经隐约感到周末做笔记的疲惫感。Phase 2 把每周日下午列为「不看盘日」（仅晚上 30 分钟做 review）。这不是软弱，是可持续节奏——量化是马拉松不是冲刺，能跑到 90 天的人是最终赢家。

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10.1 关于 LLM 配额的更具体策略

Week 7 是 LLM 调用集中的一周。预估调用量：

• 10-Q / 10-K 提取：单份文档 30-50K tokens，每周 10-15 份
• Earnings call sentiment：单次 20-30K tokens，每周 8-10 次
• 模型迭代调试：约 30% 额外 tokens overhead

合计 Week 7 大约消耗 200-300 万 tokens。Claude Sonnet 大约 $30-50，GPT-4o 大约 $20-40。

应对优先级：

1. 第一优先级：Claude / OpenAI free tier 用完前完成一轮 baseline
2. 第二优先级：用本地小模型（Qwen 2.5 7B / Llama 3.1 8B）跑 sentiment baseline，作为 cost cap
3. 第三优先级：必要时月付 $20（性价比最高的投入，相当于一顿饭）

记一笔账：Phase 2 整体预算上限 $100，所有外部 API（LLM + 数据源）共用，超出立刻 pause。钱不是问题，预算意识是问题——这是个人量化和机构量化最大的区别，机构看不到边际成本，个人必须看。

十一、Phase 2 周复盘的「红黄绿」健康度评分

不是每周都顺。设一个简单的 traffic light：

🔴 Red 时强制暂停 ≥ 3 天，不交易、不写代码、只做反思。这条规则的价值在 Phase 3 实盘时才完全显现，Phase 2 是建立肌肉记忆。

11.1 触发 Yellow / Red 后的具体动作

「和自己的评审会」听上去傻，但实际操作就是：

1. 找一个安静的下午，关掉 IDE 和 TWS
2. 打开当周 retrospective + 当月 attribution
3. 用第三人称写一封信给「这位交易员」，分析他的决策链
4. 信末写一句「如果是机构 LP，是否会继续配置给他」

这种刻意拉开距离的反思方式，对克服自我合理化（self-justification bias）极其有效。Phase 1 没机会用，但 Phase 2-3 一定会用到，今天先把流程写下来。

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十二、PM 视角：Phase 间过渡 = release planning

12.1 把今天的工作翻译成 PM 语言

12.2 PM 在这个节点的关键能力

1. 拒绝的能力：今天最重要的产出不是「我要做 ABCDE」，是「我不做 DE」。资源永远有限，不会说不的 PM 是失败的 PM，不会说不的量化交易员是亏钱的交易员。
2. acceptance criteria 写在前面：DoD-1 到 DoD-7 是今天写的，不是 Day 60 时回头补的。这能避免「感觉差不多了」的自我欺骗。
3. 建立 ritual：周日晚 9:30 的 30 分钟 review 是 ritual。Ritual 的价值不是单次产出，是多次执行后形成的认知复利。这和 PM 的双周 review、月度 OKR check-in 一样。
4. risk register 不是为了消灭风险：它的价值是「风险出现时，你不慌」。Phase 2 出现的任何 11 节里列的卡点，你都已经知道 next action 是什么。

12.3 一个反直觉的洞察：Phase 1 的失败案例比成功案例更有用

回看 30 天的笔记，那些「跑通后特别顺利」的脚本（比如 Day 5 的 OHLCV 抓取、Day 11 的 BSM 定价器）其实给 Phase 2 的指导有限。真正给 Phase 2 留下方法论的是那些卡过的地方：

• Day 14 的市场数据订阅卡了半天（subscription 没生效，API 返回 NaN），让 Phase 2 的「数据 cache + 双源校验」成为基础设施 P0；
• Day 25 的回测过拟合（IS Sharpe 2.4，OOS Sharpe 0.3），让 Phase 2 的 WFA 成为必须而不是可选；
• Day 28 的因子合成时发现「等权融合居然比 IC 加权效果更好」，让 Phase 2 的「先简单后复杂」原则写进 README。

Phase 2 设计时刻意保留 buffer 时间给「未来的失败」：每周留 1 天弹性日（不安排新内容），用于消化前面 6 天的意外卡点。这是 Phase 1 30 天里学到的最现实的项目管理智慧。

12.4 一句话总结

Phase 1 学方法论，Phase 2 实操化，过渡日是把方法论转成 acceptance criteria + 资源分配 + 风险预案的「release planning 会议」。今天最重要的产出不是写代码，是把「为什么这么做」「不做什么」「怎么验收」想清楚。

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十三、明日（Day 31）任务

Day 31: Week 5 启动 — 多因子组合实盘化（IC 加权 / WFA / Paper 部署）

• 启动 Week 5，第一件事：把 Day 28 的双因子代码拆成 production module
  • factors/momentum.py（Day 22-23 的 6/12/Risk-Adj momentum 三种实现）
  • factors/lowvol.py（Day 24 的 60-day realized vol + idiosyncratic vol 两种实现）
  • factors/combine.py（Day 27-28 的等权 + IC 加权融合）
• 用 IC 时序图判断因子衰减，决定 Phase 2 用哪种加权
• WFA 第一版 notebook：滚动 12 个月 IS + 3 个月 OOS
• 输出：factors/ package 可 import + 一份 IC 衰减分析图

预计耗时：6h（重构 2h + WFA 框架 2h + IC 分析 1h + 笔记 1h）

Day 31 完成的硬标准：

• from factors.combine import build_signal 能在 notebook 一行 import
• WFA 第一版能跑出 IS/OOS Sharpe 对比图
• 写下「Phase 2 用等权 or IC 加权」的决策 + 理由
• git commit 至少 3 次，commit message 符合「why-not-what」原则

如果 Day 31 当天没全做完，不要顺延到 Day 32，而是写入「Week 5 弹性日」消化。坚持节奏比追进度重要。

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实际执行记录

启动一项填一项，时间戳 + 卡点。

14.1 准备清单（基础设施）

• (1) IB Gateway 安装 + 验证启动 ────────── time: __________
• (2) IBC 自动登录配置 ──────────────────── time: __________
• (3) cron @reboot 写入 IB Gateway 启动 ── time: __________
• (4) SQLite trade_log.db 初始化（schema：trade / position / journal 三表）── time: __________
• (5) requirements.txt 锁定 ─────────────── time: __________
• (6) 数据 cache 落地：sp100.parquet ────── time: __________
• (7) 数据 cache 落地：vix.parquet ──────── time: __________
• (8) 数据 cache 落地：risk_free.parquet ── time: __________
• (9) 财报日历 csv 落地 ─────────────────── time: __________

14.2 代码 repo 整理

• (10) trading_repo 初始化 + .gitignore ── time: __________
• (11) 5 个 module（data/factors/backtest/risk/journal）骨架 ── time: __________
• (12) Day 1-28 脚本 → module 迁移 ───────── time: __________
• (13) pytest 框架 + 第一个测试通过 ───── time: __________
• (14) README.md 写完（含 Phase 2 路线图） ── time: __________
• (15) Github private repo push ──────────── time: __________

14.3 决策固化

• (16) 策略选型决策签字：A/B/C 必做，D/E 不做 ── time: __________
• (17) 资金配额表 40/40/20 写入 risk_rules.md ── time: __________
• (18) Phase 2 DoD-1 ~ DoD-7 写入 phase2_doD.md ── time: __________
• (19) 周复盘模板写入 weekly/template.md ── time: __________
• (20) 风险预案表写入 risk_rules.md ─────── time: __________

14.4 心态层面

• (21) 给自己写一封「未来 30 天不切实盘」的承诺信 ── time: __________
• (22) 标定每周日下午为「不看盘日」 ───── time: __________
• (23) 更新 docs/daily/TR_PROGRESS.md：Day 30 ✅ / Phase 1 ✅ / Phase 2 starting ── time: __________

14.5 卡点记录

14.6 当天 Reflection（3 行内）

• 今日最大收获：
• 今日最大不确定：
• 明天第一件事：把 Day 28 双因子代码拆成 factors/ package