AQR税盾策略推保证金贷款至1.45万亿
今日拾遗
01 港股前三季IPO募资3856亿港元，超过去15年全年水平
2026年前三季度共有115家企业上市，募资规模同比增长105%，硬件设备行业以1881亿港元居首。德勤预计全年约160只新股、融资至少4800亿港元，毕马威则认为有望逼近5000亿港元并创历史新高。中金公司以910亿港元承销规模居首，富途证券则以67家承销家数领先。 1
02 科技股密集回购总量引关注
证券时报梳理一周市场十大消息，其中科技股密集回购受关注。多家A股科技龙头集中宣布回购计划，若按各公司披露的回购金额区间合计，规模可观，体现产业资本维稳意图。详情请见引用链接。 2
03 基金从业人员职业培训大纲大更新
《基金从业人员后续职业培训大纲（2026年度修订）》前日发布，为十年来最重要的一次架构更新。主要体现在三方面：
- 学时收紧：年度总学时仍为不少于15学时，但廉洁纪法与职业道德最低学时由5学时上调至6学时，并正式纳入直播培训。
- 框架重构：由旧版7大模块升级为“行业通识、证券投资基金、股权投资基金”三大板块共15个部分。
- 内容扩容：新增“五要五不”金融文化、托管、舆情与AI前沿；证券类增设公募投顾、量化与被动投资、业绩报酬；首次专设股权板块，覆盖创投、并购、母基金及政府投资基金。3
04 税务对冲策略推动美国保证金贷款激增至1.45万亿美元
据华尔街日报，AQR、Quantinno 等对冲基金提供的税负高效多空策略需求大增，推动美国保证金贷款激增。摩根士丹利、美银、高盛的保证金业务截至 9 月的年化指标均录得两位数增长。保证金债务 8 月达 1.45 万亿美元，接近此前创下的 1.5 万亿美元纪录。4
何为税务对冲策略？本期量化研究为你揭密。
大厂动态
量派投资近期开启校园招聘，日前在南京的线下招募会中，高薪求才，实习生日薪达2000元起。
量派投资成立于2019年，是一家专注二级市场基金。创始人曾任职于Two Sigma、Tower Research等全球量化机构，深耕行业数十年，用国际化的研究方法结合本土市场打造，博士后背景的团队具备很强的学术研究能力与策略转化能力，致力于创造持续的长期价值。
量化研究
05 pyfolio-reloaded 0.10.0 发布：多项数值修正
Pyfolio-reloaded 于 10 月 17 日发布 0.10.0 版本，距上一版 0.9.9 已过去 451 天。
本次为维护版本，核心是多处数值修正，包括：Sortino 下行风险计算遵循观察期，滚动回归的缺失值处理，空头正清算日，滑点调整保留零盈亏日，以及实盘起始边界的交易收录等。这些修正可能改变受影响的数值结果。注意：组合相对往返统计缺少 NAV（含现金）时会报错，需在调用前传入 portfolio_value。本次要求 Python ≥3.11，支持至 3.15。
该库专注量化组合绩效与风险分析，兼容 Zipline，以“撕页”图表整合风险指标与收益可视化，GitHub 星标 616。
作者 Stefan Jansen 为《Machine Learning for Trading》系列作者。
同日，他还发布了 Alphalens-reloaded 的新版（维护）。这两个库之前均为 quantopian 开发，在 quantopian 被 RobbinHood 收购后，他承担起了维护责任。 5
06 maverick-mcp v1.2.0 发布，注意数据迁移
MaverickMCP 于 2026 年 10 月 17 日发布 v1.2.0。
本次工具增至 53 个（38 核心、12 回测、3 研究）。重点注意：Docker 数据默认迁至 /data，升级前须备份旧容器 /app 下的数据库，并挂载命名卷；回测改按 252 交易日年化，无亏损交易的盈亏比返回 null，权益曲线截为 60 点；PyPI 名称 maverick-mcp-server 被占，暂勿从 PyPI 安装，改用 release tag 或镜像；另含 soupsieve 等安全修复。
该项目是面向本地分析的开源股票 MCP 服务器，无需 API Key 即可接入 Yahoo Finance，支持行情、技术指标与 SQLite 组合管理，GitHub 707 stars，作者 wshobson。 6
07 段永平的「买了点」究竟是买了多少？
日前段永平在雪球发言，称买了点某股。他说的买了点，事后被发现是买了3692万。这引发知乎网友邦比快跑的关注。
于是，邦比快跑做了一个跟踪段永平操作的知识库，并在知乎 AI works 上免费开放，项目名为阿段笔记。
阿段笔记把段永平的「说」与「做」对照起来，每条都能点回原文。核心收录223则买卖与期权操作、41家公司，另附31个季度13F持仓与1.3万则原文，每日更新两次。邦比快跑此前做过巴菲特知识库、芒格思维模型网站，这是他的第三个。7
08 解密：何为税务感知型多空策略？
税务感知型多空策略以融资做多、融券做空维持接近基准的市场敞口，通过杠杆放大持仓并高换手地收割浮亏、递延浮盈，用资本损失抵扣应税利得以提升税后收益。
AQR 研究指出其税收收益主要来自递延盈利而非多卖亏损。
构建路径：选 130/30、150/50、200/100 等结构建立超净值敞口；用因子 alpha 模型多头超配、空头低配围绕基准偏离；在再平衡优化器中写入税务目标持续变现浮亏；管理保证金利率、借券成本与抵押品折扣，部分敞口可用指数期货或箱式价差合成。200/100 结构第一年可收割约 40% 亏损，远高于纯多头直接指数化的约 15%。
风险在于融资与对手方条款在压力期变化，税应排在风险、收益、分散、成本之后。
量化职场
这一期的职场讲点不一样的东西，每个人都应该掌握一些效率工具，这也是量化人的职场修炼。
这一期介绍一个比较新的浏览器。Tabbit，来自美团，分为国际版与国内版。主要区别是国际版可以使用国外大模型，比如 Astro, Opus 5.5, Argon 等。
与 Chrome 等浏览器不同的是，它将网页对话、多步自动化 Agent、智能标签管理以及可复用的“技能（Skills）”深度集成到浏览体验中，可把打开的标签页、PDF 与本地文件转化为统一的个人工作记忆库。
这次介绍它的一个独特功能，/taste（Learn 学习模式）。/taste是 Tabbit 浏览器生态中的一个AI 记忆与笔记技能，其核心功能是将你浏览、观看的内容自动转化为可搜索、可引用的结构化知识笔记，并作为 MCP（模型上下文协议）服务供多种 AI 工具调用。
我们上网浏览，有时候会发现一些相当不错的网站，比如 quantide.cn（😁，本期文章就发表在 quantide.cn 上）。有一些文章给你印象很深，只读一次会难以消化。
在过去，你可能会通过read later 扩展，或者把它加入收藏夹，以便未来能够回访。但实际上你几乎永远不会再看它一眼，这也是网络梗『到我的收藏夹里去吃灰吧』的来源。
Tabbit 带来了新的玩法。收藏不是为了升值，是为了再访、甚至记住它。这才是第一性原理的思考。
这就是/taste learn模式的功能。它能将你正在浏览的音视频或网页直接转化为可交互的备考与精读工具：
- 多格式一键生成：支持闪卡（Flashcards）、康奈尔笔记、图表（Charting）、QEC（问题-证据-结论）表格、多项选择等 11 种学习格式。例如将 9 分钟的历史讲座自动梳理成分类对比表，或将 PubMed 医学论文拆解为 QEC 逻辑表并导出 Anki 卡片。
- 精准溯源与即测即评：观看 YouTube 等课程视频生成的闪卡自带时间戳，答错时点击即可跳回原视频对应的讲解片段；阅读 CFA 伦理规范等网页后可当场生成模拟题并自动批改，解析直接引用原文标准。
- 错题追踪强化：在浏览器内刷卡或答题时，系统会自动标记掌握情况并提供“仅重做错题/到期复习（Review due）”功能，针对性强化薄弱知识点。
让你的每一次浏览，都成为你的知识复利。这就是我给量化人推荐它的原因。
