土法炼钢 · 系统与基础设施

【量化交易】市场微结构：订单簿、价差、流动性、冲击

2026-05-01 | quant

回测按中价成交，实盘却被价差、冲击和逆向选择吃掉收益。本文从限价订单簿出发拆解价差口径与分解、流动性四维、OFI、Kyle λ、VPIN 与 Hawkes，并用币安 LTCUSDT 真实数据验证：10 秒 OFI 解释约六成中价变化，有效价差三分之二以上表现为价格冲击。

【量化交易】风险模型：Barra 多因子、风险归因、压力测试

2026-05-01 | quant

股票数接近样本天数时，样本协方差会把最小方差组合的风险低估到真实值的约 1-N/T 倍。本文用 Barra 式因子模型降维，对比 Ledoit-Wolf 收缩与 eigenfactor 调整，配合欧拉风险归因、VaR/ES 回测和压力测试，用可运行的模拟代码给出各方法的偏差大小与适用边界。

【量化交易】交易成本模型：冲击成本、滑点、Implementation Shortfall 与 TCA

2026-05-01 | quant

回测按收盘价成交，实盘却多付几十 bp。本文把交易成本拆成显性费用、滑点、冲击、机会成本四层，用平方根律标定、Almgren-Chriss 与 Implementation Shortfall 统一口径，附合成数据验证的 Python 代码和按 2026 年官方规则核对的四市场费率。

【Transformer 与注意力机制】17｜Causal Mask：让模型只看过去不看未来

2026-04-15 | transformer

自回归模型训练要并行、生成不能偷看未来。本文从 teacher forcing 推到 mask 矩阵，对比 causal、prefix LM、滑窗与 packing 文档掩码，结合 KV cache 对齐、FlashAttention 跳块与 GPT-2 实测 attention sink，说明 mask 决定训练并行性、推理对齐方式和 sink 落点。

【密码学百科】格基后量子方案：ML-KEM（Kyber）与 ML-DSA（Dilithium）原理、参数与部署

2026-04-13 | cryptography

ML-KEM（FIPS 203）与 ML-DSA（FIPS 204）都建立在 Module-LWE 上。本文从 LWE 归约讲到 KeyGen/Encaps/Sign 流程、NTT 实现（附与朴素乘法对拍过的 Python 代码）、FO 变换与拒绝采样，说明参数集怎么选、core-SVP 估计为何不能直接和 NIST 级别相减，以及 TLS、Signal 等部署现状。

【大模型基础设施工程】14：量化工程 —— INT8 / FP8 / FP4 / AWQ / GPTQ 怎么选

2026-04-22 | architecture · ai-infra

decode 受显存带宽限制，量化把权重从 BF16 压到 FP8 或 INT4 就能直接换来显存和延迟收益。本文讲清 FP8/FP4/MX 数据类型、GPTQ/AWQ/SmoothQuant/旋转法各自解决什么问题、KV Cache 量化的收益边界，给出按硬件选位宽的规则和 AutoAWQ + vLLM、TensorRT-LLM FP8 的落地命令。

【量化交易】回测陷阱：前视偏差、过拟合、数据窥视与 Deflated Sharpe

2026-05-01 | quant

回测 Sharpe 漂亮却上线失效，多半死于前视偏差、过拟合和数据窥视。本文给出前视偏差的三条机械自查规则，用可复现仿真说明零信号数据上挑出的最佳策略能通过 PSR 却被 DSR 拒掉，并附 Bonferroni、BH-FDR、DSR 的 Python 实现与 30 条上线前自检清单。

【Transformer 与注意力机制】08.5 神经网络基础：神经元、反向传播手算与 MLP 训练

2026-05-10 | transformer

神经网络训练就是前向、损失、反向、更新四步循环。本文用一个可手算的标量网络逐步推出反向传播梯度，再推广到两层 MLP 的矩阵求导，给出 NumPy 手写与 PyTorch 对照实现和真实训练曲线，最后说明固定窗口 MLP 为什么处理不好序列、RNN 改了哪一条边。

整数压缩：varint、Golomb、PForDelta 与 SIMD 位打包，倒排表里每个整数花几比特

2026-05-12 | algorithms

以倒排表的 d-gap 为对象，在两份真实语料和伯努利合成表上实测 varint、Elias、Golomb/Rice、插值编码、Elias-Fano、Simple、PFOR、Stream VByte、BP128 的每整数比特数与下界之差，并在共享 2 vCPU 上测解码的相对速度。

时序数据压缩：delta-of-delta、XOR 浮点编码与十进制数据上的失效

2026-05-13 | algorithms · database

拆解 Gorilla 的时间戳 delta-of-delta 与浮点 XOR 编码，对照 Prometheus、InfluxDB、VictoriaMetrics 钉版本源码，用节点采集数据和 ALP 数据集实测每个值花多少比特，并说明 XOR 在十进制数据上失效的原因与 Chimp、Elf、ALP 的改法。

列式压缩：轻量编码怎么选、Parquet 与 ORC 怎么写、编码数据上怎么算

2026-05-14 | algorithms · database

对照 Parquet 2.11 规范与 Arrow、ORC 源码拆开字典、RLE/位打包混合、DELTA 与 RLEv2，讲清写入器何时放弃字典；在 TPC-H lineitem 上按字节比较 Parquet、ORC 与级联选择，并数出在编码数据上执行省下的工作。

BWT 与 FM-index：从 bzip2 到基因组比对

2026-05-23 | algorithms

BWT 只是可逆排列，LF 映射让它能还原文本、用 rank 查询计数子串。本文用对拍过的 C 实现推演逆变换、backward search 与采样 SA 定位，并对照 bzip2 1.0.8、BWA 0.7.18 源码说明工程取舍。

Huffman 编码与 DEFLATE：最优前缀码、规范码表与比特的去向

2026-05-08 | algorithms

证明 Huffman 码为何最优、离熵多远，讲清规范码、15 位限长、查表解码与 DEFLATE 的三层码表；用逐比特记账的解码器拆开 zlib 1.3 与 zopfli 的输出：Huffman 只比经验熵多 0.64%，距离额外比特却占 42%。

LZ77、LZ78 与 LZW：字典从哪里来，最长匹配怎么找

2026-05-09 | algorithms

从 1977、1978 年两篇原始论文出发，讲清滑动窗口与短语表两种字典、LZSS 与 LZW 的改动；用可解码验证的固定码 DEFLATE 输出实测哈希链与二叉树匹配查找器、贪心/lazy/最优解析：二叉树每位置 22 个候选即得最长匹配，最优解析比贪心小 12.7%。

zstd 的格式与实现：序列、FSE 表、字典与长距离匹配

2026-05-10 | algorithms

按 RFC 8878 与 zstd 1.5.7 源码拆开帧、块、字面量段和序列段，讲清 FSE 表怎么建、怎么传、编码器怎么选模式；用逐比特记账的解码器实测：偏移额外比特占 39–44%，FSE 离逐块经验熵不到 1%，字典与长距离匹配的收益取决于数据和编码器的启发式。