颜力刚
全栈软件工程师，现居加拿大哈利法克斯。做了十二年 Android、React 和 Node.js，从百万日活的电商 App 到自己一个人上线的小工具。这里放文章、正在做的项目，以及一些还没想好放哪的实验。
Ligang Yan · ligangyan.com
最近文章
全部 →- 量化选股学习笔记（十）：管理层的话，市场两天就读完了财报里的数字之外，新闻稿里管理层的用词有没有额外的信息？用 SEC 免费的 10 万份财报新闻稿和金融情绪词典测下来：文字确实是新闻，而且几乎和数字无关，但两天内就被价格吸收，之后没有漂移。顺带发现，新闻稿里约五分之一是律师写的，而且一年比一年多。
- 量化选股学习笔记（九）：一个失败的因子——分析师评级变动上一篇的盈余公告后漂移在大公司里有效，这一篇再试一个经典的新信号：分析师上调或下调评级。结果是失败的：评级变动确实是新闻，但两天内就被价格吸收，之后的漂移只剩在小公司里。顺带发现，一份标着“每月”的数据，2025 年以前大部分月份其实是冻结的。
- 量化选股学习笔记（四）：重建数据集，把“偷看未来”和“幸存者偏差”一点点去掉用 FMP 的 API 重新搭一张每月一行的股票数据表：财报公布后才能用、死掉的公司也要在、一家公司只算一次。过程中发现数据源本身缺少 2020 年以前的死公司，于是把研究期改成 2021–2026。最后在新数据上做了第一次样本外检验。
- 量化选股学习笔记（五）：用 Ken French 的因子“对答案”用自己搭的数据，按学术界的标准方法重新构建 Fama-French 因子和动量因子，再逐月和 Ken French 公开的结果对比。第一次对答案只有 0.167，修完数据、对齐口径后全部在 0.93 以上。顺便用日线数据研究了低波动和彩票效应。
- 量化选股学习笔记（六）：在月度数据上重做单因子研究用自己搭的月度数据（2021–2026），把阶段一的单因子研究完整重做一遍：18 个因子的 IC、Newey-West t 值、分五组收益、交易成本和信号衰减。阶段一的结论基本成立，但收益分布是“悬崖”而不是“阶梯”，快信号被交易成本吃光，我对 t 值的预测也错了。
- 量化选股学习笔记（七）：十种模型，一个答案在月度数据上把多因子合成和机器学习完整做了一遍：IC 加权、OLS、Ridge、Lasso、LightGBM 和 PyTorch 神经网络，统一用 walk-forward 和两两对比来评。所有学过的模型都落在同一个 IC 上；最终回测的利润全部来自微型股，只做多、只买大公司的版本跑输了“全买”。
项目与工具
全部 →sweetvaluelab.com运行中
SweetValueLab
给 Claude 用的股票研究工具。作为 MCP 服务器接入后，在一段对话里完成研究、模拟交易和复盘。免费工具包括组合回测和 FIRE 计算器。
2026
invest.ligangyan.com运行中
美股研究
我自己做的美股研究，每家公司一个可翻页的独立页面：分部估值、财报拆解、要相信什么、风险在哪。第一篇是 SpaceX。
2026
ai-debate.ligangyan.com运行中
辩论场
给 5 到 12 岁孩子的思辨练习。25 个没有标准答案的问题，一个会反驳的 AI 对手，和 20 位只为好理由改变立场的观众。
2026
majiang.ligangyan.com运行中
麻将 AI：从零到能打
带 16 章教程的学习项目：先写麻将引擎，再写规则 bot，用监督学习训练网络模仿它，最后用 PPO 强化学习超越它。附带一套完整的日本立直麻将引擎。
2026
system-design.ligangyan.com运行中
系统设计笔记
系统设计面试笔记：Ticketmaster、Uber、爬虫、TinyURL 等八道经典题，按面试官会问的问题和我的回答整理。
2024
ielts.ligangyan.com运行中
雅思笔记
雅思备考笔记：口语常见话题的回答思路，G 类写作各类书信范文和 Task 2 常见话题范文。
2025
足迹
全部 →去过的地方。目标是把整张地图填满。195 个国家去过 7 个 · 48 个地方