自定义因子实操

最近在用一个 AI 笔记工具 NotebookLM，体验还挺不错。
有点像腾讯的 ima，但完成度更高一些：
支持录音、视频、网页、PDF、图片，基本能把所有资料揉进一个知识库。

我把昨天提到的那本量化科普书，还有禄得里零散的转债知识，一股脑全塞了进去。
接下来干的事情很简单：
问这个“知识库”——怎么获得超额收益。

书里对阿尔法模型的分类，其实挺清晰的，一共六大类：

• 趋势型：价格有惯性，涨了还会涨
• 均值回复型：偏离终究会回来
• 技术情绪型：成交量、波动率反映市场心理
• 价值 / 收益型：便宜、能拿现金流
• 成长型：业绩或预期持续上修
• 品质型：财务结构、杠杆、治理

结合可转债，我最终选了均值回复这条路。

原因也简单：
转债的溢价，本身就不是一个“无限扩散”的东西。

理想状态下，最合理的基准，应该是同行业、同质正股的溢价率对比。
但受限于禄得平台的回测能力，这一块暂时不好实现。
于是退一步，改成时间序列上的自我对比。