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读书时记下的一张系统图 # 2024 年我读过 Rishi K. Narang 的《打开量化投资的黑箱》（Inside the Black Box）。书里把一个典型的量化交易系统拆成几个组成部分——Alpha Model、Risk Model、Transaction Cost Model、Portfolio Construction Model、Execution Model，底下还有 Data 和 Research。

起因 # 三年前我参与维护过一个多人共享的训练集群。集群上跑着各业务线的训练任务，用户通过一个队列系统提交，每个用户有自己的资源 Quota。

在Self-Attention 那篇里，去掉 recurrence 让不同位置可以并行计算。但顺序原本就编码在这条递推关系里；换成纯 self-attention 后，它由谁来表示？ 我想先看清去掉了什么，再讨论怎么把位置信息加回来。 RNN 里的顺序存在哪 # 拿一个具体的 sequence 看：

整理金融基础笔记时，我想弄清楚一句常见说法：20 倍 PE，是否就意味着买进去 20 年回本？按定义算出的倍数，和股东实际收到现金的时间，中间隔着哪些条件？ 从一套房子说起 # 一套房子 200 万元，每年租金收入 10 万元，价格是年租金的 20 倍。如果直接用价格除以租金，就会得到“20 年回本”。

上一篇《从 RNN / LSTM / GRU 到早期 Attention》结尾我留了一句话：早期的 attention 并不是为了取代 RNN 而出现的，它只是夹在 encoder–decoder 中间解决 fixed-context bottleneck；但“根据当前需求去读取一组 representation”这种机制，并不一定要依附在 RNN 上。这篇接着讲那个“另一个故事”。

整理完风险指标，再看夏普比率时，我关注的是公式里的两个选择：为什么分子减去无风险收益率，分母又为什么选波动率？“收益除以风险”这句简称，把这两件事省掉了。 收益更高，所以更好吗 # 先看两个简化到只剩数字的策略。为了把注意力放在比较上，先假设这段时间的无风险收益率近似为 0，收益和超额收益暂时是同一个数：

在收益率那篇里，同样赚了 10%，可能来自完全不同的路径。要继续比较，就得知道风险指标各自省略了什么。 这次复习时，我把波动率、最大回撤和 VaR 放在一起看：它们分别描述收益的不稳定程度、历史上的峰谷跌幅，以及给定概率下的损失阈值。用哪一个，取决于想回答什么问题。

上一篇《从 RNN 到 LSTM，再到 GRU》把 gate 机制理了一遍：LSTM / GRU 把 recurrent state 的信息流变成了可学习的动态控制，决定什么写入、什么保留、什么暴露。写到那里，我以为 RNN 这条线差不多收尾了。

一笔买入、一笔卖出 # 前段时间把基金从业资格考试的两门科目考完了。准备的过程里，我第一次完整地看到"收益率"这个词下面的各种定义，也发现过去自己对它的把握只有一句话：赚到的钱除以本金。

最近复习 RNN、LSTM 和 GRU，我把它们的状态更新公式放在一起看。有一处值得单独想想：candidate 和 input gate 最后只是相乘，为什么要分成两组参数来学？从这个问题往回看，才能看清几个 gate 各自控制了什么。