非平稳性下金融市场的性能驱动因果信号工程

我们提出了一种用于在强非平稳时间序列中构建严格因果前向导向可观测量（observables）的性能驱动框架。该方法将异构指标的鲁棒归一化组合与因果计算的导数分量相结合，产生局部相位领先效应，在 regime 转变附近被放大，同时保持严格因果性。基于磁滞的决策泛函将该可观测量映射为离散系统状态，执行延迟一步以保持严格时间排序。适应通过前瞻方案（walk-forward scheme）实现，其中模型参数使用滚动训练-验证窗口进行选择，随后应用于样本外。在此设置中，验证段充当内部性能筛选器而非统计验证集，不从中单独推断泛化主张。该框架在高频率金融时间序列上进行了评估，作为非平稳复杂系统的实验可及实现。在受控零成本设置下，所得动力学表现出显著的风险重塑效应，特征为相对于直接敞口的更平滑轨迹和更小回撤，应解释为可实现性能的上界。这些结果说明了因果信号工程如何在非平稳系统中生成预期结构，而不依赖非因果信息、显式时间窗口标注或高容量预测模型。