AI × 量化arXiv cs.LGSIGNAL DCB97A

执行假设改变短期夏普排序:合成基准证据

原始标题 / How Execution Assumptions Change Short-Horizon Sharpe Rankings: Evidence from a Synthetic Trading Benchmark

该研究在合成交易基准中检验:将订单成交假设从理想收盘价改为包含延迟、点差、参与率和冲击等压力设置后,LLM交易策略与经典基线的短期夏普排序是否保持一致。这对避免仅凭回测排名推断策略优劣有直接方法学意义。

01 摘要

作者用五个LLM信号策略和七个经典基线,在相同的合成价格路径上比较六种执行设置,发现高波动 regime 下近理想执行与默认压力执行的排序一致性很低(Kendall τb=0.21),而平静 regime 下为0.82。同时,资产数量从两个增至十个时排序一致性上升,换手率与排序变化相关,买入持有锚的初始化方式也影响比较。作者结论是短期基准中执行约定可能改变排序本身,策略比较不能只报告收益。

02 关键点

  1. 高波动下,近理想填充与默认压力设置的短期夏普排序一致性降至τb=0.21,平静时则为0.82。
  2. 种子自助法区间宽且重叠,两资产板上的排序一致性点估计与更宽资产设置差异较大。
  3. 排序变化与换手率有关,与买入持有的比较也依赖锚的初始化方式。
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AI GENERATED SUMMARY / DISCOVERED BY ARXIV CS.LG

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