明確比較基準。
說明假設、相關基線，以及哪些證據可以反駁該想法。
確保檢驗誠實可信。
僅使用在相應時間點已經可獲得的信息。將探索與驗證分開，並保留不利發現。
衡量真正重要的事項。
考慮不確定性、交易摩擦、下行敞口，以及統計顯著性與經濟顯著性的區別。
將證據與行動分開。
研究結果本身既不是投入資本的充分理由，也不構成授權。
01 / 信號持續性
這種關係是否持續存在？
研究表面信號能否延續至發現該信號的樣本之外，以及其經濟解釋能否經受替代性檢驗。
首頁 研究
CMAC / 研究
檢驗想法。
瞭解局限。
CMAC研究用於考察市場行為的量化方法，包括統計分析、自適應算法、遞歸機器學習和人工智能模型設計。研究假設、架構設計與候選模型，不等同於已完成評估且獲得證據支持的方法。
研究重點
投資研究的
四個核心問題。
這些重點說明擬研究的領域，並不意味著項目已獲資助、研究已完成或投資成果已獲驗證。
02 / 風險與變化
甚麼會改變結論？
研究結果對市場環境、波動性、流動性、集中度及相關假設的敏感性。
03 / 交易摩擦
考慮成本後，機會是否仍然存在？
區分理論結果與計入費用、買賣價差、滑點、容量限制和實際執行約束後的結果。
04 / 模型可靠性
何時不應信任模型？
考察數據完整性、可復現性、過擬合、模型失效及算法決策支持的局限。
技術研究與工程
研發領域。
CMAC的技術計劃涵蓋四個相關領域，以支持量化研究和算法方法評估。
01
自適應算法開發。
CMAC研究並設計旨在既定約束內根據新證據與變化條件進行調整的算法。任何聲稱具有的適應性優勢，都必須通過比較測試證實，不能僅從設計推斷。
02
遞歸機器學習。
我們的研究計劃包括迭代式和遞歸結構的機器學習方法，涉及假設提出、候選模型生成、比較評估及受控改進。在獲得適當證據支持之前，模型修改仍只是研究候選項。
03
人工智能模型與系統開發。
CMAC的架構與開發工作涉及人工智能模型設計、計算研究工作流、證據處理、模型集成和受控實驗。架構設計或開發活動本身，不能證明已投入生產環境或具備正在運行的投資能力。
04
驗證與獨立鑒證。
CMAC的研究方法包含可復現性、穩健性評估、樣本外測試及失敗分析等要求。內部驗證與獨立鑒證是不同的職責；無論哪項已完成，都必須有可追溯至負責方的證據。
評估一個想法的
原則。
公開研究狀態
本頁所述能力包括研究方向、架構工作和開發目標，並不聲稱已部署投資算法、已驗證預測準確率、已完成獨立鑒證或已執行實際資本交易。本網站僅供信息參考，不提供個性化投資建議，也不招攬客戶資金。專有代碼、策略參數、機密數據集及受保護的研究細節不予披露。
有值得檢驗的問題嗎？
歡迎通過企業聯繫渠道就技術和研究事項交流。