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案发现场 # 前几天在 pn51 上通过 Tailscale SSH 连 p14s（Arch Linux），碰到一个让我困惑了好一阵的问题。

起因 # 昨晚把常用的 87 配列机械键盘拆开清洗了一遍。装回去之后发现主键盘区的数字 1 键彻底没反应了——按下去手感正常，但系统完全不认。

最近在学股票的波段交易（Swing Trading），平时看行情主要依赖趋势形态、动量和成交量。前段时间在琢磨做空交易时，遇到过一个很实际的场景：我看空某只股票，但我不想直接融券做空——融券需要借入股票，要付融券利息，还有被券商提前召回的可能；更棘手的是，如果遇到逼空（Short Squeeze），理论上的亏损幅度是上不封顶的，账户随时面临追加保证金（Margin Call）的压力。

起因 # 之前在量化团队做 ML Infra 相关工作时，我曾参与过期货预测模型的特征重要度评估与特征筛选系统。

起因 # 上一篇聊分布偏移与外推的时候，我把关注点放在了训练数据与生产环境之间的不一致上：模型在离线测试集上哪怕拿到了 98% 的高分，一旦现实环境发生 Covariate Shift 或者流形外推，线上的预测能力依然可能迅速滑坡。

在很长一段时间里，我对股票市场的理解非常机械，甚至带着一种理所当然的工程偏见。 作为一个长期和分布式系统、性能优化与反馈控制打交道的工程师，我习惯把撮合引擎看作一个纯粹的分布式信息处理系统：全市场的参与者带着各自的信息、算力和风险偏好，用真金白银在订单簿上挂单出清。价格上涨，说明对未来的盈利预期转好；价格下跌，说明基本面恶化或风险溢价上升。

起因 # 上一篇聊随机标签实验的时候，我把注意力放在了模型容量和假设空间上：一个参数量巨大、完全有能力死记硬背随机噪声的神经网络，为什么在面对真实规律的数据时，依然能找到泛化良好的解。

10月16日，美东时间上午，我在看 SOXL 的成交统计时看到了一组让我反复盯着屏幕的数字。 SOXL 是 3 倍做多半导体 ETF，那天跌了超过 6%。我打开成交统计，本来预期应该看到一个主动卖出量远超买入量的页面——毕竟已经跌成这样了。结果是这样的：

前段时间在梳理短期利率时，有一个朴素的疑问困扰了我一阵子。 当时我在看 3 个月期美国国债（3-Month Treasury Bill，简称 3M T-Bill）。直觉上的买卖过程非常直接：假设我花了 9,900 美元买下一张三个月后到期、面值为 10,000 美元的国债。只要美国政府不违约，三个月后财政部如期兑付 10,000 美元，我净赚 100 美元差价。