作者：老余捞鱼
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写在前面的话：作为一个数字金融博主和量化团队负责人，我总爱找新角度看市场。今天分享一个有趣的内容：市场折叠。它来自谷歌DeepMind的蛋白质折叠模型AlphaFold的启发。我把这个概念用在金融上，帮助大家从几何角度理解市场变化。不是预测价格，而是看清市场的整体形状和状态。
一、为什么要识别市场状态？
市场状态这东西，说白了就是判断现在市场处于啥”情绪”中。情绪稳定的时候，价格跳动相对温和；情绪上头的时候，上蹿下跳没个准。
咱们做策略开发的朋友都明白，一个策略不可能包打天下。在平稳市场管用的方法，到了震荡市可能就不灵了。所以，先搞清楚市场状态，再考虑用啥思路应对，这是挺重要的一步。
以前咱们主要靠观察波动率、均线这些指标来判断。但问题是，这些指标都是一维的，而且把价格序列当成独立点来处理，忽略了价格变化的先后顺序。
而“市场折叠”这个想法是从生物学借来。蛋白质是氨基酸链，折叠成三维形状才工作。AlphaFold用AI预测这个折叠过程。同样，市场数据像链条，折叠起来显示状态。稳定状态下，市场“折叠”复杂；不稳定时，“展开”简单。
现在量化主流的方法，比如用Wasserstein距离做k-means聚类，在处理一维数据时还行，但一到高维就卡壳。
打个比方，就像你看一张照片，只盯着每个像素点的亮度，却忽略了像素之间的关系。这样的判断肯定不够准。
| 方法类型 | 处理一维数据 | 处理高维数据 | 保留顺序信息 | 计算效率 |
|---|---|---|---|---|
| Wasserstein k-means | 表现不错 | 复杂度高 | 会丢失 | 高维时变慢 |
| Market Folding（新方法） | 完全没问题 | 照样搞定 | 完整保留 | 核方法更快 |
最关键的是，传统方法在处理对数收益率时，把价格变化的先后顺序给弄丢了。好比看电影只看截图不看剧情，很多细节自然就漏掉了。
二、进一步用几何解释市场状态
市场牛市时候大家意见多，市场复杂。熊市时，所有人慌张，行为比较统一，市场就简单一些。所以市场不是平的纸，而是高维曲面。局部看模式重复；整体看扭曲复杂。状态分两种：折叠的稳定状态和高维、多样；展开的不稳定状态和低维、统一。
关键是“维度崩塌”。不稳定时所有指标高度相关，就像恐慌中大家一起卖。相反，稳定时指标独立，市场有活力。
另一个点是“结构张力”。指标冲突时状态易变。市场“能量”低时稳定，高时易破。
| 市场状态 | 特征 | 例子 |
|---|---|---|
| 折叠（稳定） | 高维、复杂、多样 | 趋势平稳期 |
| 展开（不稳定） | 低维、统一、相关高 | 市场转折或崩盘 |
有趣的反转：健康市场是“乱”的，高信息复杂度；危机是“有序”的，低复杂度。这颠覆了直觉。
三、市场折叠的方法
那我们如何来实现咧？就是可以借AlphaFold的思路：时间数据像氨基酸序列，时间点间互动像残基联系。
用数学建互动矩阵，计算信息复杂度。复杂度高但状态稳定。步骤简单：
- 拿资产数据。
- 选5个常见指标：动量、波动范围、参与度、累积流、范围振荡。归一化到0-1。
- 用50期窗口。
- 算窗口内相关矩阵。
- 分解特征值，归一化。
- 算信息复杂度（用scipy库）。
- 五期平均，得折叠分数。
代码例子（Python）：
window_size = 50
entropy_scores = []
for i in range(len(df)):
if i < window_size:
entropy_scores.append(np.nan)
continue
window = df[features].iloc[i-window_size:i]
corr_matrix = window.corr().fillna(0)
eigenvalues, _ = np.linalg.eigh(corr_matrix)
eigenvalues = np.abs(eigenvalues)
eigenvalues = eigenvalues / eigenvalues.sum()
H = entropy(eigenvalues, base=2)
entropy_scores.append(H)
df['Market_Entropy'] = entropy_scores
df['Folding_Score'] = df['Market_Entropy'].rolling(5).mean()这个分数像体温计：高表示活力，低表示警报。
四、实际测试和结果
我用比特币和股票数据做了些测试。比特币2年1小时数据；股票用了苹果、标普。
需要下面测试程序完整代码的可以点击AI客服后输入【市场折叠】获取。
方法：用中位数分高低复杂度状态，看未来波动。
结果：比特币复杂度快速变，反应灵敏。股票在新闻冲击时，低复杂度区多；趋势期高复杂度长。
如上图：当高复杂度时，波动小、分布尖；低复杂度时，尾巴胖、风险大。这表明“市场折叠”能够保持复杂性。 “折叠”后的市场是一个复杂、高熵的结构。“展开”（崩溃）后的市场则是一个低熵的线性恐慌。
| 资产 | 高复杂度期特征 | 低复杂度期特征 |
|---|---|---|
| 比特币 | 稳定趋势 | 快速转折 |
| 苹果股票 | 长蓝区（高） | 红簇（低，新闻时） |
这说明此方法通用，能帮看各种资产的风险信号。
说了半天，这方法对咱们做量化的朋友有啥用？
首先，它给了一个纯粹数据驱动的判断框架。不需要你凭经验设定阈值，算法自己从数据里学规律。
其次，它处理多资产很顺手。传统方法看一个品种还行，同时看几十个就乱了。这个方法是把多资产看成一条高维路径，天然就考虑了它们之间的关系。
再有，它保留了时序信息。价格变化的顺序、节奏、形态，这些都编码在签名里了。这对捕捉市场节奏特别重要。
实际应用方向
我琢磨了一下，这几个方向可以供大家去尝试试：
1 动态风险监测
把市场状态识别做成实时监控。状态一变，就调整你的应对思路。比如从平稳状态切换到高波动状态，那就可以考虑降低参与力度。
2 策略环境匹配
每个策略都有它适合的市场环境。用这个方法判断当前状态，然后选合适的策略上场，避免在不适合的环境里硬扛。
3 多品种联动分析
同时分析多个品种的协同波动。比如股票、债券、商品一起考虑，看整个市场的”气场”变化。
💡提醒：技术方法只是工具，市场有风险，任何自动化分析都需要人工验证。千万别把算法输出当成唯一依据。
五、观点总结
总的来说，这个”市场折叠”的思路挺有价值的。它把复杂的金融时间序列问题，转换成了几何和机器学习能处理的形式。
这种把数学里的粗糙路径理论、机器学习里的核方法、金融里的市场状态检测串在一起，这种跨界融合往往能产生新突破。
好了，今天就聊到这。这个方向我建议感兴趣的朋友深入研究一下，特别是做另类数据和机器学习的朋友，说不定能整出点新东西。
我是老余捞鱼，咱们下次再聊。
如需本文测试完整代码的可以点击AI客服后输入【市场折叠】获取。
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风险提示：本本文仅供参考，不构成投资建议。量化策略开发应以学习和技术交流为目的。投资有风险，入市需谨慎。
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