谷粒 kuhung

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红利与宏观择时（四）：机构资金流与资产贱卖冲击

为什么质地优良、刚披露高分红且无实质利空的高股息白马股，会在特定时期突然遭遇单边破位下挫？许多投资者猜测是公司隐藏了重大风险，或资金在刻意打压。金融微观结构实证显示，这源于重仓该股票的公募机构遭遇了负债端集中赎回。在法定现金备付耗尽与流动性约束下，交投活跃的高股息蓝筹沦为应急变现工具，引发短期击穿买方深度的“资产贱卖（Asset Fire Sales）”。厘清这一传导机制，有助于在左侧规避冲击折 …

·技术技巧

红利与宏观择时（三）：动量崩溃与自适应缩放

一手拿红利股防守、一手追强势股进攻，为什么会在市场见底大反弹时突然遭遇巨亏？原因在于，熊市跌幅最大的超跌股在反弹初期往往爆发式逼空上涨，弹性远超大盘，导致做多强势股、做空或回避超跌股的策略瞬间受损。在市场深跌且波动剧烈时，必须主动收缩进攻端仓位，避免被超跌反弹打穿净值。 本文是「红利与宏观择时」系列的第三篇。全系列从红利资产出发，系统解构资产定价、股权期限结构、动量攻防与宏观流动性周期： 篇章一： …

·技术技巧

权重空间编程（下）：Astra 编辑 Qwen3.5-0.8B 的真实效果提升来源

在上篇中，我们梳理了在权重空间编程提出之前，学术界对神经网络参数进行直接干预的四条历史技术路线。无论是 ROME 的闭式单秩求解，还是 Abliteration 的激活差向量消融，其共同特征在于：整个实验流程、因果探测算法与正交投影矩阵的计算，均由人类研究员在外部设计并执行。 2026 年底，由 MIT CSAIL 团队（Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang …

·技术研究

权重空间编程（上）：大模型权重干预的四大技术路线对比

在深度学习的演进历程中，神经网络权重的生成与参数优化长期由基于梯度的反向传播算法（如 Adam、Muon）或强化学习（PPO、GRPO）主导。这种范式将包含数亿至数千亿参数的网络视为连续的高维黑盒，依赖海量标注数据或环境反馈进行非线性拟合。 然而，在不依赖全量反向传播的前提下，学术界一直在探索对权重空间进行结构化表征、定向编辑与静态折叠的可行性。在分析 MIT CSAIL 提出的“权重空间编 …

·技术研究

红利与宏观择时（二）：股权期限结构与反周期配置

为什么牛市里高分红股票跑不过科技成长股，而熊市里红利股更抗跌？股票像债券一样有长短期限：红利股几年内就能拿回大量分红，属于短周期资产；科技成长股主要看未来的远期兑现，属于长周期资产。牛市中大家都去抢远期成长，短周期红利股往往无人问津，确定性的分红回报反而更高；而在熊市深跌后，成长股被过度抛售，此时逆势换入成长股，反弹时的上涨空间远大于红利股。 本文是「红利与宏观择时」系列的第二篇。全系列从红利资产 …

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