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交易信号本来就少，传统小流量 A/B 会把样本切得更碎。更合理的机制是六组全量 Shadow、Top2 Live、Switchback 与序贯判断。

最大回撤、期望值、盈亏比、Sharpe、Calmar——这 10 个指标之间有很强的相互制约。提高胜率往往降低盈亏比，降低回撤往往牺牲收益。关键不是优化单个数字，而是理解取舍。

从 CPM 到 OCPX，广告计费模型经历了四次进化。交易系统的盈亏拆解完全同构：信号级→交易级→模型驱动→深度目标优化，每一级都是在向更智能的方向演进。

量化交易的三个阶段：AI Token（用AI写策略）→ AI Enable（AI参与研发全流程）→ AI Native（Agent自主发现、验证、部署策略）。附实战演进路径。

广告系统工程师转战量化交易一年的实战总结。数据驱动思维在金融市场的碰撞——策略回测、实盘调优和风控，那些交易系统和广告系统的相似之处。