02｜LLM 量化：从交易想法到可验证研究假设
袁从德
你好，我是袁从德。
上一讲我们划分了量化研究四类权责边界：Codex 负责代码编写与命令执行、大模型负责文字整理润色、量化验证模块基于固定数据集完成客观校验，最终结论的取舍与判断责任完全归属研究者本人。
在实操过程中很多人都容易走入一个致命的误区：研究者尚未明确「本次究竟要验证什么」，就急于批量运行回测、拟合收益曲线，再依托模型输出反向拼凑逻辑。本讲旨在建立一套标准化前置流程：先完整、可证伪地写明研究命题，再使用固定样本开展数据校验。
日常讨论行情时，我们输出的大多是主观观点，例如“均线金叉具备实战价值”。这类表述仅代表主观倾向，经不起严谨追问：验证哪一段资产行情？以何种方案作为对照基准？收益、交易次数达到何种标准才算策略失效？
本讲核心方案为标准化研究假设卡：统一填写验证对象、对比基准、有效 / 失效判定标准、证据不足边界；随后以「3 日均线上穿 7 日均线」为示范规则，在固定价格样本中检验该信号能否长期跑赢简单买入持有策略。
这里需要你提前明确一个关键认知：本讲仅判断这个规则在指定历史区间内是否存在相对超额收益，不代表这个策略未来一定能稳定盈利。
1. 交易观点 ≠ 标准化研究假设
交易思路最初往往以一句主观判断呈现，如“均线金叉有用”“价格突破后延续上涨”“模型判断当前趋势偏多”。这类内容具备研究出发点，但不能直接作为可检验的研究假设，因为缺失验证标的、样本区间、对照基准、失效判定四大核心约束。这里我们严格区分“主观想法”与“标准化假设”，避免你在命题模糊的前提下盲目回测。
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