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Writing
錢琛 Chin Shum
@chinshumquantspeculationTracked since May 2026
Observed Aug 1, 2026 · staleModeled revenue
creating 加密貨幣計量投機絕技.
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Identity, tiers, posts, and visible counts come from the latest public Patreon observation. Growth compares available public snapshots. Revenue is labeled observed only when Patreon exposes it; otherwise it is modeled from public membership and tier signals.
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HKD 180/mo
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HKD 0/moFreePublic prices and benefits only
HKD 180/mo普通會員專欄簡介：加密貨幣/NFT計量策略（quant strat）目標為提高回報穩定性（Sharpe/Calmar）所有策略有回測（backtest）支持不定期Python加密貨幣計量分析程式教學不定期Python加密貨幣計量交易API簡介不定期錄音解答讀者問題作為本土樂隊NFT項目顧問的insight每月最少4篇每月 HKD 180有trade過野會知，好可能平過交易成本相信你真係明白專欄內容嘅話，會獲得比HKD 180更多
HKD 489/mo高級會員（early bird）内容：普通會員所有内容普通會員專欄内容的Excel/Python補充資料每星期額外一篇與普通會員題材不同的量化策略文章，附有Python/Excel示範，範圍包括但不限於：加密幣/傳統資產/構思策略方法與例子/市場中性策略/波動性策略/中高頻策略研究方法/Event-driven策略/特別類型數據分析每個月兩次會員Q and A，你問我答，我會以影片/文章形式詳細回答優先回覆高級會員群組每月 HKD 489目前僅限30人（為答謝各位支持，現加開至48人），滿座後價格只加不減
HKD 539/mo高級會員内容：普通會員所有内容普通會員專欄内容的Excel/Python補充資料每星期額外一篇與普通會員題材不同的量化策略文章，附有Python/Excel示範，範圍包括但不限於：加密幣/傳統資產/構思策略方法與例子/市場中性策略/波動性策略/中高頻策略研究方法/Event-driven策略/特別類型數據分析每個月兩次會員Q and A，你問我答，我會以影片/文章形式詳細回答優先回覆高級會員群組每月 HKD 539目前僅限30人，滿座後價格只加不減
Growth signals — 錢琛 Chin Shum
+1.2%
Membershippaid members unavailable
175173171
May 202615 weeks trackedNow
錢琛 Chin Shummembers unavailable · revenue unavailable
The chart only uses 錢琛 Chin Shum's observed public history. Comparison peers are listed below, but comparable trend series are not available yet.
Creator comparisons
5 creators shownWhere 錢琛 Chin Shum ranks
Compare within
Not ranked7 of 9 cohort creators measured
Paid members in Recommended cohort
A focused cohort chosen from content relevance, category, audience, pricing, and cadence. Changing the rank metric does not change who belongs in this cohort.
錢琛 Chin Shum does not yet have a measured paid-member count. 7 of 9 cohort creators are measured for this metric.Ranking data · includes stale rows| Rank | Creator and why included | Paid members | Gap vs 錢琛 Chin Shum | Freshness |
|---|---|---|---|---|
| #1 |  蔡嘉民 CalvinWritingContent relevance + business context | 340 | Not comparable | Aug 2, 2026 |
| #2 |  Polieconomics 平行時空政經聚WritingContent relevance + business context | 167 | Not comparable | Jul 31, 2026 |
| #3 |  Hermvn Mok StockNewsContent relevance + business context | 85 | Not comparable | Jul 14, 2026Stale |
| #4 |  Kano 手記WritingContent relevance + business context | 70 | Not comparable | Aug 2, 2026 |
| Not ranked | 錢琛 Chin ShumProfileWritingPaid members position in Recommended cohort | Not measured | Reference | Aug 1, 2026Stale |
The rank uses the full fixed cohort. This table shows up to five creators around 錢琛 Chin Shum; the coverage summary above still counts everyone.
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106Posts total8 postsLast month83.3%Members-only
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Article Latest post$180 tier & up《高級會員問答》Regression vs bucket analysis以及動態注碼控制雜談；附有Python示範Latest post Locked 《高級會員問答》Regression vs bucket analysis以及動態注碼控制雜談；附有Python示範 6 hours ago
6 hours ago 0 likes 0 comments《高級會員專欄》Stationarity對量化交易很有用，但如何判斷time series是否stationary？如何將數據轉換成stationary？附有Python示範有高級會員問了關於stationarity的問題，而這個統計學概念對於統計預測（statistical forecasting）和量化交易也非常重要，所以想寫篇專欄介紹stationarity的定義、如何找出stationary的時間序列、如何將non-stationary轉換為Article14 hours ago$180 tier & up 2 1
TQX工作坊當天見到我的讀者可以hi返我！AI agents指數式暴增，令有利可圖的策略margin愈來愈低。愈多茶記在市場上出現，每間茶記的alpha都會減低。哪怎樣可以減低自己交易策略失效的速度？ 星期六參加了TQX舉辦的Global AI Trading Championship比賽工作坊，當時TQX COO提到幾Article2 days ago at Aug 1 crawlPublic 7 13《普通會員專欄》中低頻統計套戥個人投資者也能做到，有什麼步驟？回測的10大要點但凡聽到套戥（arbitrage），很多人都問我，個人投資者夠大戶快嗎？絕對不夠，所以不要跟他們爭做高頻套戥策略。我們討論的套戥是中低頻的套戥策略。 中低頻的套戥策略，肯定要背負一些風險的。要嚴謹極速offload所有風險，交易頻率肯定要高，接了貨後就要在下一微秒賣貨，否則持倉時Article4 days ago at Aug 1 crawl$180 tier & up 0 0
《高級會員專欄》相關度交易中如何使用多因子模型改善回報穩定性？附有Python例子示範之前的專欄提過相關度交易可以使用什麼模型，當時提到的是一個相對簡單的單因子模型。這次會根據同樣的策略例子，套用一個多因子模型，更精準描述變數間關係，執行相關度交易回測。 早前有高級會員問過關於如何應用多因子模型，該專欄有提過一個統計學問題，名為multicollinearity，ArticleJuly 24$180 tier & up 1 10
《Global AI Trading Championship工作坊》介紹一個爲量化、AI 愛好者同對agentic AI有興趣開發者而設嘅活動。 無論你已經非常熟悉量化，或者想構建第一個AI agent執行量化交易，都可以參與，親身學習實際操作。 活動係喺Soho House搞嘅From Prompt to P&L: AI Trading inArticleJuly 22Public 0 0《高級會員問答》不同頻率因子的多因子框架交易如何執行？哪種方法最好？有位高級會員問了以下問題： 量化策略很多時都會有多於一個因子，也有不同參數/幣種/交易頻率，以致單獨策略的量很多。我自己處理多因子組合一般使用最簡單的方法，這種操作可以避免很多數學/統計學上的麻煩瑣碎事，下面會介紹，然後逐一回答你的問題。ArticleJuly 21$180 tier & up 2 2
《普通會員專欄》從簡單經濟學出發的股票指數thesis之前有讀者問如何解決研發策略的瓶頸，我的其中一個建議是所有策略從thesis出發，即是先有投資邏輯，再回測策略。有很多學生都喜歡反向地操作，即一次過loop盡所有可以用的因子，數據挖掘策略。兩種方法其實都可行，最重要是策略背後有嚴密的經濟理論支持。但從觀察所得，很多人都在狂looArticleJuly 20$180 tier & up 0 0
《高級會員專欄》如何使用Residualisation增加組合夏普比率；附有Python code示範2025年至本年首2季，幣市量化交易策略有個重大問題，就是不同策略的相關性非常高。本來分散策略提高夏普比率的邏輯，面對這種情況完全breakdown。更可怕的是，使用策略相關性矩陣（correlation matrix/heatmap）並非最佳用來預計各個策略會否往同一方向移動的ArticleJuly 17$180 tier & up 0 0
《普通會員專欄》相關度交易五大類別及例子；看完這篇會幫助到構思新策略相關度交易（correlation trade）是其中一個極大的量化策略thesis，內容多到寫幾份學術paper都未必夠，簡化一點寫的話都可以分幾篇來寫。這篇會先寫策略的大框架，以及有甚麼種類的相關度交易。ArticleJuly 13$180 tier & up 7 6
《高級會員專欄》相關度交易（correlation trade）如何執行？詳細介紹進階模型例子；附有python回測示範相關度交易（correlation trade）是對沖基金/prop trading公司喜歡用的策略，基本上就是交易高相關性的標的。如果長久以來標的物間高度相關，但相關性突然因為市場噪音減低（或者叫correlation breakdown），我們就博相關性會均值回歸，標的物最終ArticleJuly 10$180 tier & up 1 4
《普通會員專欄》 回測多久才合理？Sample size太少又應該如何處理？這個問題非常多人問，估計問問題的思想過程應該是，知道一個「絕對」的答案，會比較安心。不過，交易時很多問題都沒有絕對的答案，反而是視乎情況而定，所謂視乎情況而定，就是確保使用的數據時間段合理即可。這篇文不會給出一個絕對的答案，例如5/10年，反而會給大家一個框架，討論下如何決定回測ArticleJuly 6$180 tier & up 0 0
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