第 1 章 · 03 常见金融术语翻译
文档摘要
第 1 章 · 03 常见金融术语翻译 本节摘要:读金融工具最容易被一堆黑话劝退——标的、K 线、因子、IC、IR、回撤、benchmark、mandate、lookahead、PIT……这些词在 README、Alpha Zoo、回测报告、券商连接器里反复出现,不搞清它们,后面每一章都会卡。本节把原项目里那份优秀术语表直接搬过来并扩充,每个词给出「普通话解释」和「项目里对应哪里」,让你能在阅读时随时回查。这是全书最值得反复查阅的一节——不必一次背完,遇到不懂的词再回来翻即可。 内容来源:原项目中文入门教程(第 2 章「常见金融术语翻译」)的术语表,补充产品文档术语后整理。 学习目标 阅读完本节,你应当能够: 用一句话解释标的、K 线、VWAP、amount这四个最基础的行情术语。
第 1 章 · 03 常见金融术语翻译
本节摘要:读金融工具最容易被一堆黑话劝退——标的、K 线、因子、IC、IR、回撤、benchmark、mandate、lookahead、PIT……这些词在 README、Alpha Zoo、回测报告、券商连接器里反复出现,不搞清它们,后面每一章都会卡。本节把原项目里那份优秀术语表直接搬过来并扩充,每个词给出「普通话解释」和「项目里对应哪里」,让你能在阅读时随时回查。这是全书最值得反复查阅的一节——不必一次背完,遇到不懂的词再回来翻即可。
内容来源:原项目中文入门教程(第 2 章「常见金融术语翻译」)的术语表,补充产品文档术语后整理。
学习目标
阅读完本节,你应当能够:
- 用一句话解释标的、K 线、VWAP、amount这四个最基础的行情术语。
- 说清因子与策略的区别,以及为什么「分数高」不等于「马上满仓买入」。
- 解释 IC 与 IR 各自衡量什么(因子预测能力 / 稳定性)。
- 识别回测两大忌:
lookahead(偷看未来)与违反 PIT(点在时间)。 - 理解回撤、benchmark、滑点为什么是评估策略时绕不开的指标。
- 区分 paper / live / mandate 这一组与实盘安全直接相关的术语。
一、为什么要先翻译术语
金融领域有一套自己的「行话」。这些词本身并不神秘,但如果你不知道它们指什么,就会在读文档、看回测报告、配置券商连接器时反复卡壳。
本节的做法是:每个术语给一句「普通话解释」+「项目里对应哪里」。前者帮你理解概念,后者帮你定位代码——这样你读到任何一个词,都能在项目里找到它落地的位置。
💡 怎么用这节:不要试图一次背完。先快速过一遍建立印象,然后读后续章节时遇到不懂的词再回查。本节的术语表也是全书术语库(见「教程规划.md」)的展开版,汉化英文文档时持续维护。
二、行情基础术语
这一组是「数据」层面最基础的词,几乎所有研究任务都绕不开。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| 标的 / symbol | 你研究或交易的对象,比如 AAPL、BTC-USDT、600519.SH。 |
回测配置里的 codes,券商工具里的 symbol。 |
| K 线 / OHLCV | 一段时间内的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量。 | loader 返回的基础行情列:open/high/low/close/volume。 |
| VWAP | 按成交量加权的平均价格,粗略理解为「这段时间市场真实成交的平均成本」。 | 一些 alpha 需要 vwap 列。 |
| amount | 成交额,通常等于价格乘以成交量的金额口径。 | 某些成交量、流动性和短周期因子会用到,部分股票数据源会提供。 |
| bar | 一根 K 线对应的时间区间,如「1 日 bar」「5 分钟 bar」。 | 回测 config.json 里的 bar 周期。 |
| 复权 / adjust | 对分红、拆股等事件调整历史价格,使价格序列连续可比。前复权 / 后复权是两种常见口径。 | loader 在拉取股票数据时会处理复权。 |
💡 标的符号约定:加密货币对用大写连字符格式,如
BTC-USDT(不是btcusdt或BTC_USDT)。混合市场研究时,Vibe-Trading 会按符号自动路由数据源,详见第 3 章 02。
三、因子与策略术语
这一组是全书概念的核心,也是新手最容易困惑的地方。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| 因子 / factor / alpha | 给一组股票打分的公式。分数高可能代表更值得买,也可能代表更值得卖,要靠 IC、回测和业务解释验证。 | agent/src/factors/zoo/。 |
| 策略 / strategy | 把信号变成交易规则:买什么、买多少、什么时候卖、最多持仓多少、如何止损。 | signal_engine.py 和回测配置。 |
| Signal Engine | 项目里承载策略逻辑的 Python 类。它读取 bar 或 panel,输出目标仓位或买卖信号。 | 回测 run dir 里的 code/signal_engine.py。 |
| universe | 标的池,即因子打分或策略交易的候选集合,如「沪深 300 成分股」「SP500」。 | alpha bench 的 --universe 参数。 |
| theme | 因子的主题分类,如动量、反转、成交量、波动率。 | Alpha Zoo 的因子 metadata。 |
⚠️ 新手最常见错误:把「因子分数高」直接等同于「马上满仓买入」。因子只回答「谁分数更高」,策略还要回答「买多少、什么时候买、什么时候卖、交易成本多少、是否允许集中持仓、是否能成交」。两者之间的鸿沟,由策略与回测来填。
四、因子质量评估术语
光有一个因子公式不够,你还要能判断它「到底有没有用」。下面这组词是评估因子质量的标尺。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| IC | Information Coefficient(信息系数)。某天因子排名和未来收益排名的 Spearman 相关。正 IC 说明分数高的股票之后更容易涨。 | compute_ic_series()。 |
| IR | IC 均值除以 IC 波动。粗略理解为「这个因子稳定不稳定」。 | alpha bench 的排序指标之一。 |
| t 统计 | 衡量 IC 是否显著不为 0 的统计量,t 越大越不像是巧合。 | alpha bench 的分类逻辑用到。 |
| alive / reversed / dead | 研究阶段的因子分类:alive(IC 显著为正)、reversed(IC 显著为负)、dead(不显著)。 |
alpha bench 的内置分类口径。 |
💡 alive 不是「可以买入」:项目内置的分类逻辑是 IC 均值大于 0.02、IC 为正的比例至少 55%、t 统计显著时归为
alive。这只是研究阶段的第一道筛选,不代表它能直接拿来实盘赚钱。详见第 1 章 04「因子与 Alpha Zoo」。
五、回测与验证术语
这一组是评估策略历史表现的核心概念,第 2 章会深入展开。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| 回测 / backtest | 用历史数据模拟「如果当时按这套规则交易,会发生什么」。它只能证明历史表现,不能证明未来收益。 | agent/backtest/runner.py 和各市场 engine。 |
| 回撤 / drawdown | 账户净值从高点跌到低点的幅度。最大回撤是衡量策略痛苦程度的重要指标。 | 回测 metrics。 |
| benchmark | 对照组,例如沪深 300、恒生指数、SPY。策略不是只看赚钱,还要看有没有跑赢参照物。 | 回测报告和 benchmark comparison。 |
| 滑点 / slippage | 你想成交的价格和实际成交价格之间的差距。 | 不同市场引擎都有自己的简化滑点参数。 |
| turnover | 换手率,衡量策略交易频率。换手越高,交易成本侵蚀越大。 | 回测 metrics。 |
| 佣金 / 印花税 | 券商收取的交易费用;A 股卖出还有印花税。 | 股票引擎的成本参数。 |
| run card | 一次研究运行的「身份证」,记录参数、数据、时间、引擎等,便于复查。 | 回测产物之一。 |
⚠️ 回测的本质:回测不是预测器,而是历史模拟器。它的价值是让你在投入真金白银前,先看清一套规则在历史里经历过什么——赚了多少、最大亏了多少、交易频率多高、是否被手续费吃掉。所有回测结果均不构成投资建议。
六、数据正确性术语(回测两大忌)
这组词是回测可信度的「红线」,违反它们会让回测结果彻底失真。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| lookahead | 偷看未来数据。比如用今天收盘后才知道的信息,去假装今天开盘前就知道。 | factor operator 禁止负向 shift;回测用下一根 bar 执行来降低偷看风险。 |
| PIT | Point-in-time(点在时间),只使用当时已经公开、已经可获得的数据。 | 财务字段、Shadow Account 入场上下文和回测验证都强调这个边界。 |
| warmup | 滚动窗口刚开始时数据不够。例如 20 日均线前 19 天没有有效值。 | alpha metadata 的 min_warmup_bars。 |
| NaN | 空值。金融数据里空值不是 0,很多时候代表停牌、数据源缺失或窗口不足。 | 因子算子保留 NaN,不静默填 0。 |
⚠️ lookahead 是回测第一大忌:一旦你用了「当时还不知道的信息」假装提前知道,回测就会给出虚假的优异表现,而这套规则在真实交易里必然失效。Vibe-Trading 在多处设防:因子算子禁止负向 shift、回测用下一根 bar 的开盘价执行、财务字段强调 PIT。第 2 章 04「验证工具与回测陷阱」会专门讲怎么识别。
七、账户与安全术语
这一组与实盘直接相关,涉及资金安全,务必先理解再碰券商层。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| paper / live | paper 是模拟盘,live 是真实账户。真实账户必须非常谨慎。 | connector profile 的 environment。 |
| mandate | 实盘授权边界:能交易哪些标的、单笔多少、最大仓位、每日亏损限制等。 | 实盘下单路径的风控门。 |
| kill switch | 紧急停止开关,一键中止所有实盘操作。 | live profile 的安全防线之一。 |
| fail-closed | 出错时默认「拒绝操作」而非「放行」,宁可漏交易也不误下单。 | live 下单路径的默认行为。 |
| read-only | 只读 profile,只查不改,不动用真实资金。 | 第一次连真实账户的首选。 |
⚠️ 实盘安全基调:Vibe-Trading 不是券商,不托管资金,不提供投资建议。任何实盘都是 opt-in 且默认只读。学习阶段请只用
read-only和paper,等你能解释每一笔 simulated order 为什么产生,再考虑真实账户。详见第 3 章 03「券商连接器与安全分级」。本教程所有涉及实盘的内容均不构成投资建议。
八、产品与 Agent 术语
这一组是 Vibe-Trading 作为「LLM Agent 工作台」特有的术语。
| 术语 | 普通话解释 | 项目里对应哪里 |
|---|---|---|
| loader | 数据加载器,把外部行情变成项目内 DataFrame。 | agent/backtest/loaders/。 |
| connector | 券商连接器,统一不同券商接口,读账户或下单。 | agent/src/trading/。 |
| artifact | 研究产物,如报告、图表、生成的策略文件、run metadata。 | 每次 run 沉淀的可复查产物。 |
| swarm | 多智能体研究团队,把研究问题拆成专家 worker 的小 DAG。 | 第 4 章的 swarm 预设。 |
| Shadow Account | 影子账户,从交易流水提取规则,回测「规则版的你」。 | agent/src/shadow_account/。 |
| MCP | Model Context Protocol(模型上下文协议),把工具暴露给 Agent 客户端的标准。 | 第 4 章的 vibe-trading-mcp。 |
九、术语之间的关系图
把高频术语串起来,它们在研究流程里大致是这样协作的:
💡 读图方法:从左上角「标的」开始,顺着箭头看每个术语在研究流程里扮演什么角色。橙色标注的
lookahead和违反 PIT 是「回测两大忌」,要时刻警惕。
本节要点回顾
- 行情基础:标的(symbol)、K 线(OHLCV)、VWAP、amount 是最底层的数据概念。
- 因子 ≠ 策略:因子只打分,策略还要回答买卖规则、仓位、成本、风控。
- IC / IR:IC 衡量因子预测能力(正 IC 说明分数高者之后更易涨),IR 衡量因子稳定性。
- alive / reversed / dead:研究阶段的因子分类,
alive不等于「可以买入」。 - 回测是历史模拟器:证历史不证未来;回撤、benchmark、滑点、turnover 是评估标尺。
- 回测两大忌:
lookahead(偷看未来)与违反 PIT(点在时间)——一旦违反,回测结果彻底失真。 - NaN 不是 0:金融数据空值常代表停牌或缺失,项目保留 NaN 不静默填 0。
- 实盘安全:paper / live / mandate / kill switch / fail-closed / read-only 一组词,学习阶段只用 read-only 和 paper。
⚠️ 本节及整个教程不构成投资建议。任何真实交易应先经过你自己的判断、券商确认、模拟盘验证和风险控制。
下一节,我们将深入全书最易困惑的概念——因子与 Alpha Zoo,讲清 456 个 alpha 的四类分类、常见 theme(动量/反转/成交量/波动率),以及 alive/reversed/dead 的研究阶段筛选逻辑,并学会用 CLI 浏览因子而非读源码。