**关于下文引用的数据。**本文中的一些统计数据来自 V12 宇宙队列（227,594 笔买入申报，截至 2024 年）。自 2025-01-01 以来，实时样本外买入宇宙（28 个市场）显示，在 20,688 笔申报中， 胜率为 52.96%，平均 90 天回报率为 +8.59%。 请参阅方法论了解当前数据，并参阅 STRATEGY_PROOF 区块了解冻结的 审计参考。
让回测看起来很聪明的一种方法是让它偷看答案。
市场很容易给人虚假的信心，尤其是当模型已经看过考卷时。
最简单的解释是，我们希望我们的“/performance”页面描述规则确定后发生的情况，而不是在我们仍在调整规则时发生的情况。
这种区别听起来显而易见。但它并非金融研究的实际运作方式。
一个典型的失败模式是这样的。研究人员从一个关于内部人购买、集群、高管资历、交易规模或申报及时性的合理假设开始。他们测试了许多变体，调整了阈值，删除了不合时宜的时期，增加了流动性过滤器，然后发现一个规格看起来非常出色。图表向上攀升。报告变得自信满满。然而，当策略实际运行时，却变得像湿纸板一样毫无生气。
问题不在于优化被禁止。问题在于优化必须以诚实的评估为代价。如果您使用历史数据来选择模型，那么相同的历史数据就不能再作为模型是否具有泛化能力的纯净测试。
我们的解决方案是采用明确时间划分的滚动前进协议：
所有可以学习、调整、选择、排名、剪裁、温莎化、过滤或讨论的内容都属于这条线的左侧。所有报告为样本外表现的内容都属于右侧。
三年并非一个神奇的数字。它是一种折衷。
训练窗口必须足够长，以包含不同的市场机制、足够的公司事件、内部人活动的足够变化，以及足够的样本以使横截面排名规则趋于稳定。它还必须足够新近，以使市场结构、申报行为、流动性状况和披露管道仍与当前相似。
对于内部人交易，时效性很重要。报告系统会变化。发行人群体会变化。小盘股流动性会变化。回购、二次发行、SPAC残余、创始人主导的治理结构以及疫情后资本市场行为的普遍性都会影响对原始申报文件的解读方式。
2022年至2024年的时间窗口涵盖了多种有用情况：利率上升的环境、不均衡的股权领导力，以及市场已吸收疫情期间最严重扭曲的时期。这并非理想，但它具有合理性。
测试期应足够长，以包含挫折。
这并非玩笑，或者说不完全是玩笑。为期六周的模拟测试几乎可以美化任何事物，尤其是在回报路径不规则且集中的事件驱动信号中。两年测试窗口仍然适中，但已足够长，可以揭示信号是否依赖于一个有利的季度或市场中一个狭窄的领域。
通过将2025年至2026年设定为样本外窗口，我们可以提出一个简单的问题：在使用2022年至2024年数据设定规则后，信号是否继续按照预期方向和大致幅度运行？
如果答案是肯定的，信心应谨慎上升。如果是否定的，这种失败仍然有价值，因为它告诉我们优势可能具有特定制度性、过度拟合、对实施敏感，或者仅仅是虚构的，这在量化金融中是一个普遍存在的类别。
滚动验证的描述往往过于隆重而缺乏实质。其实际操作很简单：使用历史数据设定规则，然后将这些规则原封不动地应用于后续数据。
这句话隐藏了许多操作细节。在内幕交易研究中，细节是大多数“作弊”发生的地方，通常是无意的。
内幕信号并非在交易发生时被观察到。它们是在市场能够合理地了解申报情况时才被观察到。
这一点很重要，因为许多监管制度允许交易日期和披露日期之间存在延迟。在美国，根据美国证券交易委员会（SEC）的实益所有权报告框架，第16条内幕人士通常在交易发生后的两个工作日内通过Form 4进行报告。在欧盟，根据《市场滥用条例》，履行管理职责的人员及与其密切相关的人员必须及时通知交易，且不得迟于三个工作日，之后发行人及主管机构根据当地实施的《市场滥用条例》第19条处理公布要求。这些截止日期并非琐事。它们定义了策略何时可以合法且操作性地做出反应。
一个恰当的步进式回测应将每个事件的时间戳定为申报文件以机器可用形式向市场提供的最早时刻，而非交易日期（如果该日期当时尚不可观察）。
另一种美化回测的简单方法是，将当前存续的证券视为始终是可投资的范围。
这会引入幸存者偏差。退市的股票会从样本中消失，通常是由于不愉快的原因。然而，一个真实的回测恰恰必须包含这些不愉快的原因。如果一家小盘股公司在2025年获得了看涨的内部人买入，然后在2026年因融资困境而消失，回测不能假装该股票代码从未存在。
这同样适用于交易场所资格、最低流动性、自由流通股筛选和市值截止点。这些规则应根据当时可用的信息确定，然后在一整个测试窗口内始终如一地应用。
如果数据管道处理不当，股票拆分、反向拆分、股票代码变更、并购、分拆和配股都可能扭曲交易价值和后续回报。
内部人数据集尤其容易受到影响，因为申报文件通常包含需要与调整后的市场数据进行核对的股数、价格和持股百分比。如果数据管道的一端进行了调整而另一端没有，反向拆分可能使交易看起来异常巨大或异常便宜。结果并非阿尔法，而是算术上的疏忽。
假设您测试了5、10、20和60个交易日的持有期，并且20天在2025年表现最佳。您不能因此就宣布该策略始终使用20天。您是从测试集中学到这一点的。信号桶、Z值上限、角色权重、行业中性化以及是否排除期权相关交易等也同理。
这是步进式工作的核心原则。测试集并非用于帮助编写模型。它是在模型编写完成后用于评估模型的。
内幕交易申报在纸面上看起来很规范。一个拥有特权信息的人买卖股票，提交申报表，然后市场做出反应。真实数据则不那么“文学化”。
首席执行官在公开市场用现金购买股票，与非执行董事自动进行的税务出售不同。创始人通过关联方结构增加控制权，与普遍的期权行权不同。因离婚、遗产规划或追加保证金通知机制而进行的处置，并非纯粹的信息表达。
因此，研究人员创建了分类体系。他们对交易类型、内幕人士角色、所有权关联和申报备注进行分类。这是必要的，但每一个分类选择都创造了一定程度的自由度。足够的自由度，策略就可以被调整，直到它以可疑的雄辩解释过去。
解决办法不是避免细微差别。解决办法是在训练样本上确定细微差别，记录下来，然后在测试样本中接受结果。
与每日价格数据相比，内幕事件是稀疏的。这种稀疏性诱使研究人员检查个别案例，并从令人难忘的轶事中推断出模式。例如，在收购前出现一连串的购买，首席财务官在盈利预警后买入，董事长在增资前卖出。这些故事很有趣，有时确实提供了信息，但往往在统计上具有欺骗性。
小样本容易导致选择性记忆。前向验证（walk-forward validation）带来了一种有益的枯燥。它要求验证规则是否反复有效，而不是某个案例是否让在场的所有人都点头称是。
这一点值得重复，因为它是事件研究中最常见的错误之一。如果收益是从交易日期而不是申报可获取日期开始衡量，那么该策略可能被归功于在市场能够知晓申报之前就已经反映在价格中的收益。
这不是一个细微的差别。它可能完全颠覆一个结果。
| Market | Regulator | Rule | Deadline | Notes |
|---|---|---|---|---|
| US | SEC | 16节 表格4 | T+2个工作日 | 适用于高级职员、董事和持股10%以上股东的大多数应报告内幕交易。 |
| FR | AMF | MAR Art 19 | T+3 business days | PDMR（管理人员）及其关联人士必须申报交易；发行人及当地流程随后公布。 |
| EU | ESMA和国家主管机构 | MAR Art 19 | T+3 business days | 框架在欧盟层面统一，但实施和传播机制因市场而异。 |
在一种市场机制下有效的信号，在另一种机制下可能完全失效。当外部融资成本高昂、小盘股被忽视、或管理团队对盈利拐点有异常清晰的洞察时，内部人购买行为可能提供更多信息。而当宏观因素主导一切，或信息披露被事件驱动型基金迅速套利时，其信息量可能减少。
跨越多种市场条件的训练窗口会有所帮助，但任何有限样本都无法使策略免受机制依赖的影响。我们能做的最好事情是避免假装一个时期的成功证明了普遍真理。
/performance 发布协议发布协议的目的是事后消除即兴发挥。如果规则是公开的，那么在客人到来之后，整理家具的空间就更小了。
对于 /performance 上出现的任何基于内部人的信号家族，以下类别应仅使用 2022 至 2024 年的信息进行固定：
事件定义 哪些申报文件被计算在内，哪些交易代码被包含或排除，如何处理修订，以及如何协调重复或更正的记录。
时间戳策略 事件是在申报日期、申报时间、下一个开盘、下一个收盘，还是在另一个明确记录的实施点进入策略。
角色分类 内部人如何分组，例如 CEO、CFO、董事长、董事、创始人、实益拥有人、关联方，以及这些分组是否获得不同的权重。
信号转换 原始名义价值、相对于市值的价值、所有权变化、集群计数、近因衰减，以及任何温莎化或标准化处理。
投资组合构建 仅做多或市场中性、等权重或风险权重、行业限制、头寸上限、流动性过滤器，以及重复申报的重叠规则。
成本模型 滑点、佣金、如果涉及做空则包括借贷假设，以及信号观察与执行之间的任何延迟。
评估指标 收益、波动率、成功率、回撤、换手率、容量代理指标和基准选择。
一个对这些项目含糊不清的协议，就不是协议。它只是一个情绪板。
我们不会利用 2025 年至 2026 年期间来选择最佳持有期、决定是否包含某个不寻常的交易代码，或者发现某个信号“实际上”在微盘股中才是最强的。我们也不会排除糟糕的事件，除非排除规则本身在训练中已预先指定并基于操作理由进行论证。
这听起来很严格，因为它确实很严格。这也是使样本外（OOS）声明具有任何意义的最低要求。
冻结模型并不意味着忽视现实。在 2025 年至 2026 年期间，我们仍会监控数据质量、延迟申报、符号映射错误和实施漂移。如果监管机构更改了传播格式，或者交易所更改了市场数据标识符，管道可能需要维护。
但维护不是模型修订。修复损坏的解析器是被允许的。但因为首席财务官（CFO）的购买在一个季度表现良好而重新加权，则不被允许。
内幕交易拥有悠久的学术文献，其中大部分支持一个广泛的论断，即某些内幕购买包含有关未来收益的信息。问题在于，广泛的论断本身并不可交易。
经典研究和后续研究常发现，内幕购买，特别是公开市场购买，比卖出更具信息量，并且公司特征如规模、估值和信息不透明度会影响信号的强度。研究人员还考察了内幕人士级别、交易集群和交易规模的重要性。
这些发现很有用，因为它们缩小了搜索范围。但它们并不能消除对清晰协议设计的需求。在考虑了成本、延迟、实施限制和发表偏差之后，学术意义可能会消失殆尽。
论文中报告的异常现象已经经历了一个筛选过程，即它变得足够有趣以至于可以发表的过程。这会产生一种微妙的乐观偏差。策略概念可能是真实的，但报告的效果大小往往因规范搜索、样本运气以及期刊偏爱积极结果而非无效结果的倾向而被夸大。
前向测试框架是施加更严格约束的一种方式。如果一个信号族在预先声明的分割后仍然表现合理，那么信心应该会增加。如果不是，那么文献在方向上可能仍然是正确的，但可实施的优势可能太弱、太拥挤或太不稳定。
对于内幕事件策略，法律和操作细节并非旁注。它们是有效事件研究与带有时间戳的奇幻小说之间的区别。
这就是为什么我们的信息来源依赖于监管机构和标准制定者，而不仅仅是学术论文。美国证券交易委员会 (SEC) 的申报规则、欧洲证券和市场管理局 (ESMA) 的指南以及各国主管机构的材料都很重要，因为它们定义了市场何时能知道什么。
通知应及时作出，且不得迟于交易日后的三个工作日。
读者默认应略带怀疑。不是愤世嫉俗，只是专业上的严谨。
如果文章无法告知您事件时钟是从交易日期、申报日期、申报时间戳还是下一个可交易时段开始，那么该结果尚未准备好接受成人监督。
一项严谨的研究应说明在训练中选择了哪些参数，以及在看到测试结果后是否重新审视了任何选择。如果答案模糊，则假定该模型在事后获得了比其声称的更多的编辑协助。
内幕交易数据集包含修订、重复、过期标识符、公司行动以及偶尔难以整齐分类的申报异常。一个稳健的协议会解释这些是如何处理的，以及处理方式是否是确定性的。
在小型或非流动性名称中的事件驱动信号，在考虑成本之前可能看起来很出色，但在考虑成本之后则变得不可能。周转率、价差、市场影响和容量并非行政细节。它们是商业模式的核心。
一份只呈现总体成功的策略报告是营销。研究应展示回撤、疲软的子周期以及信号在哪些名称或市场环境下表现不佳。如果该方法只在有利的条件下有效，那么在风暴来临之前了解这一点会很有用。
对于 Sigma Journal 的 /performance 工作，2022 年至 2024 年的训练期和 2025 年至 2026 年的测试期划分，与其说是页面架构问题，不如说是知识上的严谨性。这是我们尝试让每一个发布的结果都能回答一个公平的问题。
使用早期数据指定的信号，是否在后期数据中继续有效？
这个问题比内幕信号常有的宏大主张要窄。但它也更有用。一个狭窄而诚实的答案胜过一个宽泛而受污染的答案。
最后一点值得一提。干净的样本外测试并不能使策略变得优秀。它使证据变得可解释。如果结果不佳，我们学到了真实的东西。如果结果强劲，我们才有资格对自己感到适度的满意，这在这个行业中是恰当的程度。
下一个具体步骤很简单：公布每个信号家族的冻结规范及其2025年至2026年的实际测试行为，然后让读者检查协议在哪些方面保持不变，以及市场结构在哪些方面仍然存在未决问题，特别是在申报可用性、成本和跨市场可比性方面。
编者注：本文撰写时未进行实时网络研究（Grok 在此生成阶段不可用）。常青来源已在上方引用；数字声明均来自我们截至 2026-05-17 的数据库快照。
我们对内幕交易回测的分析揭示了市场行为的重要见解。数据集包含17个市场的220,691笔定价交易，平均90天回报率为-1.70%，胜率为41.82%。年化夏普比率为-0.08，表明该队列的风险调整后回报不佳。相比之下，更广泛的全球市场显示出相似的数据，227,594份买入申报的平均90天回报率也为-1.70%，总夏普比率为-0.08。这些统计数据强调了在当前市场环境下有效利用内幕交易信息的挑战。从业者在设计和优化其交易策略时，考虑这些指标至关重要。然而，由于样本量和分析的特定时间范围，应谨慎解读这些发现。
最后审阅 · 2026-05-18 · 作者 Simon Azoulay · 来源：SEC EDGAR, AMF BDIF, 以及其他28家监管机构。
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