量化策略白皮书 v1.0
发布日期：2025年12月26日 | AlphaGoal Quant 研发团队
1. 核心综述
AlphaGoal Quant 致力于通过量化算法破译足球博彩市场的定价偏差。我们认为，滚球市场的实时水位往往滞后于赛场微观数据的波动，这为具备高频数据处理能力的 AI 模型提供了持续的超额收益（Alpha）空间。
2. 算法逻辑
模型核心基于“实时压制指数”。算法每秒抓取包括危险进攻率、射门预期值（xG）、红黄牌预期以及机构水位离散度在内的 50 余项维度。当模型预估的胜率显著高于市场即时水位时，触发信号推送。
3. 核心表现数据汇总
| 指标项目 | 通用模型 | 狙击手 |
|---|---|---|
| 实测样本 (N) | 1,167 场 | 351 场 |
| 累计利润 | +483.05 Units | +167.52 Units |
| 投资回报率 (ROI) | 20.7% | 23.86% |
| 赢/赢半胜率 | ~58.4% | 66.4% |
| 输半占比 | 低频率 | 0% (极度精准) |
4. 资金管理与复利模型
我们推荐采用分段凯利准则。在 100 场翻倍挑战赛中，建议初始单注仓位为总资金的 2~5%。这种动态调整机制能够确保在盈利期加速资本扩张，在回撤期自动缩减风险敞口。
5. 风险披露
量化投资并非零风险。虽然过去 1167 场数据展示了极强的稳定性，但历史表现不代表未来结果。用户应在法律允许范围内，利用量化数据作为投资决策的辅助参考。