Codex 与 LLM 量化交易实战课
袁从德
AI 创业公司 CTO,某交易所的前算法负责人
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Codex 与 LLM 量化交易实战课
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06|认识行情、资金、链上与情绪数据

你好,我是袁从德。
第 5 讲我们划清了“研究不等于实盘执行”的安全边界。这节课开始,我们进入数据证据层:在讨论任何信号、摘要或报告之前,先确认输入数据本身能证明什么。
行情、资金、链上和情绪数据都可能描述“市场”,但它们记录的不是同一类事实。行情多来自交易所成交结果;资金数据提供流向或市值线索;链上数据受区块确认和索引口径影响;情绪数据往往来自指数、文本或模型候选。把它们直接拼成一个“当前市场状态”,报告会显得完整,却可能已经混入时间错配、来源延迟和口径偷换。
本讲的目标不是判断市场方向,而是交付一张可复查的市场数据地图:每类数据从哪里来、记录哪个时间、字段口径是什么、能回答什么、不能回答什么。学习完后,你应能把行情、资金、链上和情绪数据分别写成来源卡,并判断哪些材料可以合并解释,哪些只能分别展示。

1. 区分四类市场数据

第 4 讲区分价格、收益率、量化信号、持仓仓位、权益曲线五层指标体系;第 5 讲划定研究输出不可直接转化为实盘指令。本节补充底层数据的证据约束边界,解决多源数据混用导致的逻辑误判。

1.1 典型数据误用反例

行业高频错误推导逻辑:BTC 现货行情价格下行、链上活跃地址数量抬升、恐惧贪婪指数落入恐慌区间,由此得出结论——市场正在恐慌性增持。该推导存在三重证据偷换:
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