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ARCCERNO 视角 / 投资方法

有依据的判断, 有边界的行动。

我们正在建设一套研究框架,将可检验的问题、证据、明确的风险限制与可复核的决定连接起来。

查看方法目录

01

界定清楚的研究范围

我们拟研究全球流动性金融资产及其配置关系。每个项目应在分析开始前明确资产范围、时间跨度与比较对象。

  • 写明纳入什么,也写明排除什么。
  • 将研究问题与拟采取的投资行动分开记录。

02

先提出问题,再形成结论

研究判断需要解释机会,也需要允许不同意见。我们拟在每份备忘录中明确以下问题。

  • 机会可能来自哪里?
  • 支持解释的依据是什么?
  • 哪些证据会推翻原有判断?

03

可以检查和复现的证据

我们拟记录来源、信息可获得的时间、数据处理方式及复现条件。结论必须同时说明成本假设与适用局限。

  • 追溯来源与数据修订。
  • 保留测试版本及不利结果。
  • 区分观察、解释与尚未解决的问题。

04

从研究转向明确的决策条件

研究拟为适用权限内的决定提供依据。资产选择、风险预算、调整触发条件与退出规则需要一并考虑,并留下记录。

  • 写清拟配置的前提条件。
  • 明确承担决策责任的人。
  • 说明何时改变或撤回原有判断。

05

将风险放进研究问题

我们的风险框架拟检查:假设如何失效、引入哪些依赖、原有前提是否仍然可信。风险控制不能保证本金安全。

  • 集中度与重叠风险敞口
  • 流动性与回撤
  • 交易对手与运营依赖
  • 数据质量与模型局限

06

验证之后,仍须复盘

历史回测、前向模拟与真实活动记录需要不同的证据链。复盘应使用一致口径解释结果,并单独说明执行偏差。

  • 明确标注假设性结果。
  • 写明费用、币种及比较假设。
  • 保留差异和尚未解决的问题。

07

技术提供辅助,人承担决定

AI 拟辅助整理、分析与监测,其输出需要核查来源并经过复核。实际决定由责任清楚的人在适用权限内作出。

  • 明确人工复核环节。
  • 记录权限及例外处理。
  • 不把模型输出直接作为已验证证据。
展开研究备忘录结构

这是一份用于后续研究的方法模板,不包含具体标的、配置建议或投资成果。

  1. 研究问题
  2. 投资假设
  3. 数据来源
  4. 支持证据
  5. 反证
  6. 验证方法
  7. 决策规则
  8. 风险限制
  9. 停止条件
  10. 复盘日期

让观点在交流中得到检验

从研究出发, 建立合作。

面向研究、数据、技术与专业服务合作伙伴。

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