DDD-0809A

来源: 旅行中 于 2025-08-09 04:57:36 [] [旧帖] [给我悄悄话] 阅读数 : (66385 bytes)
本帖于 2025-08-10 11:06:36 时间, 由普通用户 旅行中 编辑
回答: DDD-0808ACE 由 旅行中 于 2025-08-08 16:06:46

好的，这是我帮你升级后的英文版本，加入了 C2 可能的理由（策略成立时间短）以及为什么这种惩罚可能会低估真正优秀的策略：

Draft – Concerns Regarding C2’s Ranking Methodology and Time-Based Penalties

Subject: Potential Underestimation of High-Quality New Strategies in C2 Rankings

After reviewing the performance metrics of the top 13 futures-based strategies on C2 and comparing them with an additional strategy not currently in the top 13 (“Strategy X”), I believe there are valid concerns about the fairness and accuracy of C2’s ranking methodology.

Strategy X demonstrates exceptional performance across all key metrics:

  • Sharpe Ratio: 4.27

  • Sortino Ratio: 10.18

  • Alpha: 0.53

  • Beta: 0.15

  • Max Drawdown: 18.9%

  • Annual Return (Compounded): 97% — the highest among the 14 strategies analyzed.

When benchmarked against the current top 13 ranked futures strategies on C2:

  1. No other strategy approaches these Sharpe and Sortino values.

  2. Alpha is significantly higher, indicating strong independent return generation beyond market movement.

  3. Beta and correlation are both low, reducing systemic risk exposure.

  4. Max Drawdown is better controlled than many highly ranked strategies.

  5. Annual compounded return is the highest in the group.

The only notable difference is track record length: Strategy X has been live for less than one year, whereas all of the top 13 strategies appear to have more than one year of history.

It is reasonable to assume that C2’s ranking system applies a penalty or weighting reduction to strategies with a shorter track record, possibly to minimize survivorship bias and the risk of promoting systems that perform well only in the short term.

However, there are several reasons why this penalty may be overly restrictive:

  • High-quality short-term performance should still be visible: Risk-adjusted return metrics like Sharpe and Sortino inherently account for volatility and drawdown, making them valuable even for shorter periods.

  • Investors may miss emerging talent: Penalizing new but exceptional systems can hide promising opportunities from subscribers who value strong performance regardless of age.

  • Transparency is key: If time-based penalties significantly influence rankings, disclosing this weighting would help users interpret rankings more accurately.

In this case, Strategy X’s performance is not a product of excessive risk-taking (drawdown remains under 20%), nor is it reliant on market beta. Its outstanding Sharpe, Sortino, Alpha, and annualized return make it competitive—or even superior—when compared to the current top-ranked systems.

For these reasons, I respectfully suggest that C2:

  1. Review its weighting formula for new strategies to ensure exceptional performers are not excessively penalized.

  2. Provide greater transparency about the role of track record length in rankings.

  3. Consider a “Rising Star” or “New but Notable” category for high-quality systems with less than one year of history, so investors can identify them without replacing the existing long-term rankings.

Such adjustments would help balance the need for caution with the opportunity to recognize truly outstanding new strategies.

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可以质疑，而且理由很充分。

我帮你整理了一份英文的 Reasoning Statement，逻辑是基于数据对比来说明 C2 排名系统可能低估了高质量低回撤的策略。

Draft – Questioning C2’s Ranking Methodology

Subject: Concerns Regarding C2’s Ranking Methodology for Trading Strategies

After reviewing the performance metrics of the top 13 futures-based strategies on C2 and comparing them with an additional strategy not currently ranked in the top 13, I believe there are valid reasons to question the fairness and effectiveness of C2’s current ranking methodology.

The unranked strategy in question (“Strategy X”) exhibits exceptional performance across all key risk-adjusted metrics:

  • Sharpe Ratio: 4.27

  • Sortino Ratio: 10.18

  • Alpha: 0.53

  • Beta: 0.15

  • Max Drawdown: 18.9%

When benchmarked against the 13 highest-ranked futures strategies on C2:

  1. No other strategy comes close to these Sharpe and Sortino levels.

  2. The Alpha value is significantly higher, indicating strong independent return generation beyond market movements.

  3. Beta and correlation are both low, which reduces systemic risk exposure.

  4. Max Drawdown is well-controlled, staying below many highly ranked strategies with much worse drawdown profiles.

Given these statistics, it is difficult to understand how a strategy of this caliber is excluded from the top rankings while other strategies with lower Sharpe, Sortino, and Alpha, and higher drawdowns maintain high positions on the leaderboard.

This raises important questions:

  • Does the current ranking system overweight short-term return or recent gains, while underweighting long-term consistency and risk-adjusted performance?

  • Is there a bias toward certain trade frequency or equity curve patterns that might penalize high-quality, low-correlation systems?

  • Are drawdown control and volatility-adjusted returns being given appropriate importance in the ranking formula?

For investors, a ranking system should highlight strategies that maximize return per unit of risk, not just those with the highest nominal returns or recent momentum. Based on this analysis, the current C2 rankings may fail to fully reflect strategy quality when measured by standard industry metrics such as Sharpe, Sortino, Alpha, and drawdown.

I respectfully suggest that C2 review its ranking methodology to ensure that high-quality, low-risk, and consistently profitable strategies are given the visibility they deserve.

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好的，我会按你给的 14 个策略，逐一点评并给综合评分（百分制）。
我主要参考以下因素：

  • Sharpe / Sortino：风险调整后收益能力

  • Alpha：超越市场的独立收益

  • Beta & Correlation：与大盘的关系（偏低更独立）

  • Max Drawdown：回撤控制（越小越好）

评分时会偏重 收益质量 + 回撤控制，综合给出一个直观分数。

逐一点评与打分

(1) Sharpe 1.71、Sortino 2.84、Beta 0.22、Alpha 0.10、MaxDD 21.2%

  • 点评：收益质量不错（Sharpe>1.5，Sortino 接近 3），Beta 低且 Alpha 较高，回撤可接受。整体稳健。

  • 评分：85 分

(2) Sharpe 1.54、Sortino 3.03、Beta -0.02、Alpha 0.08、MaxDD 14.1%

  • 点评：风险调整收益中上，几乎与大盘零相关，回撤很小（14%），防御性极强。

  • 评分：87 分

(3) Sharpe 1.75、Sortino 3.17、Beta 0.45、Alpha 0.16、MaxDD 27.1%

  • 点评：Alpha 高，Sortino 优秀，但 Beta 偏高（对大盘敏感），回撤略大。

  • 评分：83 分

(4) Sharpe 1.08、Sortino 1.80、Beta 0.40、Alpha 0.05、MaxDD 25.9%

  • 点评：Sharpe 中等，Sortino 一般，Beta 偏高且 Alpha 低，风险收益比平庸。

  • 评分：72 分

(5) Sharpe 1.05、Sortino 1.65、Beta 0.52、Alpha 0.07、MaxDD 34.7%

  • 点评：收益质量平平，Beta 高，回撤较大，抗压性不足。

  • 评分：68 分

(6) Sharpe 1.34、Sortino 2.29、Beta 0.18、Alpha 0.05、MaxDD 9.4%

  • 点评：Sharpe 中等，但回撤极小（<10%），非常适合低风险偏好投资者。

  • 评分：84 分

(7) Sharpe 0.86、Sortino 1.48、Beta 0.29、Alpha 0.08、MaxDD 28.9%

  • 点评：收益质量偏低（Sharpe<1），回撤大，唯一亮点是 Alpha 尚可。

  • 评分：65 分

(8) Sharpe 0.97、Sortino 1.50、Beta 0.27、Alpha 0.06、MaxDD 39.8%

  • 点评：Sharpe 与 Sortino 都低，回撤接近 40%，风险控制较差。

  • 评分：60 分

(9) Sharpe 1.00、Sortino 1.68、Beta 0.45、Alpha 0.08、MaxDD 29.1%

  • 点评：中规中矩，但 Beta 高且回撤大，防御性不足。

  • 评分：67 分

(10) Sharpe 1.08、Sortino 2.08、Beta 0.41、Alpha 0.04、MaxDD 23.4%

  • 点评：Sharpe 勉强过 1，Sortino 一般，Alpha 较低，整体表现中等。

  • 评分：70 分

(11) Sharpe 4.27、Sortino 10.18、Beta 0.15、Alpha 0.53、MaxDD 18.9%

  • 点评：顶级策略！Sharpe 和 Sortino 都极高，Alpha 爆表，Beta 极低且回撤可控。

  • 评分：99 分

(12) Sharpe 0.63、Sortino 1.01、Beta 0.27、Alpha 0.03、MaxDD 36.3%

  • 点评：几乎所有指标都偏弱，回撤大，风险收益比差。

  • 评分：55 分

(13) Sharpe 0.91、Sortino 1.46、Beta 0.87、Alpha 0.06、MaxDD 35.8%

  • 点评：Sharpe 不足 1，Beta 极高（几乎跟大盘同步），回撤大，吸引力低。

  • 评分：58 分

(14) Sharpe 0.90、Sortino 1.30、Beta 0.40、Alpha 0.05、MaxDD 33.6%

  • 点评：整体平庸，各项指标均中低水平，回撤也大。

  • 评分：59 分

综合排名（分数高→低）

  1. (11) 99

  2. (2) 87

  3. (1) 85

  4. (6) 84

  5. (3) 83

  6. (4) 72

  7. (10) 70

  8. (5) 68

  9. (9) 67

  10. (7) 65

  11. (8) 60

  12. (14) 59

  13. (13) 58

  14. (12) 55

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那我给你设计一个 优化版流程，目标是让 AI 唱出来的《菊花台》既保留你自己的音色，又尽量接近专业歌手的演唱质感。

优化版操作流程（以 revocalize.ai 为例）

第一步：准备干净的人声素材

  • 虽然你的《童话》是整首歌（人声 + 伴奏），但为了最大化音色还原度，最好先用伴奏分离工具提取纯人声。

  • 推荐两个免费在线工具：

    1. vocalremover.org

    2. lalal.ai（免费额度有限，音质好）

  • 提取出的人声文件最好是 WAV 或高质量 MP3，长度 1~3 分钟就够（AI 不需要整首都训练）。

第二步：上传到 Revocalize 生成 AI 声音模型

  1. 登录 revocalize.ai。

  2. 进入 “Create your AI Voice”。

  3. 上传刚提取的纯人声（不是整歌版本）。

  4. 等待系统训练（几分钟到十几分钟）。

  5. 训练完成后，你会在 Model Preview 里看到你的名字或音频标签。

第三步：用你的声音唱《菊花台》

  1. 在 Model Preview 里选中你刚训练好的声音模型。

  2. 上传《菊花台》的伴奏（可以去网易云、酷狗、全民K歌等找伴奏 MP3/WAV）。

  3. 在歌词输入框粘贴《菊花台》歌词（方便 AI 对齐节奏）。

  4. 点击生成，等待 AI 输出成品。

第四步：音质优化（可选）

  • 生成的《菊花台》如果你想更像“录音室水准”，可以再用：

小技巧

  • 训练素材越干净（伴奏越少、混响越少），AI 还原度越高。

  • 如果要唱多首歌，只需要训练一次模型，以后直接选你的声音模型就可以了。

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可以的，确实可以选你之前上传（如《童话》）或平台提供的专业“Model”，让 AI 用这些声音来唱你指定的新歌曲。具体流程大致如下：

操作步骤指南（基于当前界面和官方流程）

1. 登录并进入“Create Your AI Voice”界面

登录后点击「Create your AI Voice」，进入训练和使用界面。你会看到两大区域：已上传的声音样本以及平台提供的 Model Preview（各类专业声音模型）revocalize.ai。

2. 选定一个“Model”（你的《童话》或内建声音）

在右上角 Model Preview 区域，你应该可以看到你上传的《童话》样本和其他专业 AI 模型。从中选择你想要AI用哪种声音“演唱”。

3. 上传或从图库选择你想让 AI 唱的新歌曲

通常会有一个“Upload Audio”或“Convert Voice”按钮，点击它并上传你希望 AI 模仿演唱的伴奏音频（建议纯伴奏）Finesharerevocalize.ai。

4. 调整 optional 设置（如音高、情绪增强）

部分计划支持高级设置，你可以在“Advanced Settings”中调整音高、加混响、设定情绪风格等revocalize.ai。

5. 执行生成（点击“Revocalize”或相似按钮）

完成上述设定后，点击开始生成，系统会让 AI 用你选择的声音 Model 去“演唱”新的歌曲。处理时间可能数分钟。

6. 查看结果并下载

生成完成后，你可以播放试听效果，也可以下载成音频文件用于后续使用。

小贴士

  • 如果你选的是自己上传的《童话》完整音频，它会作为训练样本而不是 Model，如果要用这个声音演唱新曲，建议先上传纯人声版本并生成 AI 模型。

  • 创“Model”（包括你自己的声音模型）往往需要等待训练完成，过程可能稍有延迟revocalize.ai

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是的，除了“全民K歌”的 AI 唱歌功能之外，目前已经有一些其他公共平台或工具具备了类似的“你的声音 + AI 演唱”能力。以下是一些代表性的服务简介，供你参考：

主流平台推荐

  • RePlay（由 ReVocalize.ai 提供）
    宣称可以让你“什么都不唱也能用你的声音唱任何歌曲”——即你只需上传自己的声线，AI 会自动模仿你的声音演唱指定歌。

    revocalize.ai

  • Controlla Voice
    只需 10 分钟到 1 小时的语音样本，就能训练出你的 AI 唱歌声线。

    Controlla Voice

  • Kits AI
    面向音乐制作人和创作者，可用于声音克隆、生成高质量人声轨道，支持上传你自己的声音进行歌唱合成。

    Uberduck+7Wondershare+7ElevenLabs+7

  • ACE Studio
    主要是 AI 唱歌声生成器，定位为音乐创作者提供真实定制人声。

    Controlla Voice+13Ace Studio+13AudioCipher+13

通用语音克隆平台（支持“说话”但部分支持唱歌）

  • ElevenLabs
    提供非常高级的文本转语音合成，也允许上传样本克隆你的声音，用于播客、配音材料，目前尚未专注于“唱歌”功能。

    The New Yorker+15Wikipedia+15Uberduck+15

  • Uberduck.ai
    提供免费的 AI 语音克隆，能用于朗读、有声作品和演唱或说唱音频转换，也广泛用于娱乐创作。

    Uberduck

  • FineVoice
    快速克隆你的声音（支持多语言），并且包含 Singify 模块，可尝试生成 AI 歌唱版本。

    Fineshare

  • MyVocal.ai
    支持情感识别、声线克隆并含有“AI Singer”模块，可以用你的声音来演唱并表现多种情绪。

    myvocal.ai

技术与开源方向

  • RVC（Retrieval-based Voice Conversion）
    开源项目，支持基本的实时语音转语音，保留情绪和音色特质，适合 DIY 使用（需一定技术基础）。

    arXiv+3Wikipedia+3YouTube+3

  • 深度学习模型如 DeepSinger、DurIAN?SC
    属于学术研究范畴，可用于开发者或研究者进行自定义的 AI 唱歌合成实验。

    arXiv+2arXiv+2Fineshare+1

小结对比表

服务平台 可否克隆你的声音 是否支持唱歌 用户门槛 功能定位
RePlay 是 专注唱歌 简单易用 快速生成歌唱样本
Controlla Voice 是 专注唱歌 简单易用 声音+歌唱合成
Kits AI 是 支持唱歌 面向创作者 音乐制作支持
ACE Studio 是 可生成唱歌 面向音乐人 专业人声生成
ElevenLabs 是 暂不专注于唱歌 易用 语音合成/播客
Uberduck.ai 是 可用于演唱 容易上手 娱乐与创作大战术
FineVoice 是 含 Singify 模块 简单 声音克隆+唱歌实验
MyVocal.ai 是 支持唱歌 易用 情感演唱
RVC（开源） 是 可做唱歌转换 技术偏高 自定义研究/开发

结论

你描述的那种“上传自己的声音，让 AI 以你的声线唱任何歌”的服务，不仅在“全民K歌”实现了，RePlay、Controlla Voice、Kits AI、FineVoice、MyVocal.ai 等也都提供了类似功能，而 ElevenLabs、Uberduck 则是语音生成利器，在政策创作中也能用于唱歌，但不专注于歌唱合成。开源项目如 RVC 则适合技术玩家深度研究。

如果你想开始尝试，可以先从 RePlay 或 Controlla Voice 入手，它们门槛低、专注唱歌，最适合快速体验“听见自己唱歌的感觉”。有兴趣我还可以帮你制作一个功能对比图哦！

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我先逐一点评，然后给出综合百分制评分（我会综合考虑 Sharpe、Sortino、Alpha、Beta、与标普相关性、以及 MaxDD，其中收益风险比权重最高，其次是回撤控制与稳定性）。

（1）Sharpe 0.65、Sortino 0.94、Beta 0.32、Alpha 0.03、Corr 0.365、MaxDD 43.9%

  • 优点：Beta 与相关性中等，说明策略与大盘并非高度同步，有一定独立性。

  • 缺点：Sharpe 和 Sortino 很低，风险调整收益差；Alpha 仅 0.03 基本无超额收益；MaxDD 高达 43.9% 极难承受。

  • 结论：高风险低回报，几乎不具备长期吸引力。

  • 综合评分：28 / 100

（2）Sharpe 1.71、Sortino 2.85、Beta 0.22、Alpha 0.10、Corr 0.199、MaxDD 21.2%

  • 优点：Sharpe 和 Sortino 明显提升，Alpha 0.10 表现出一定超额收益；相关性低，对冲或分散投资有价值。

  • 缺点：MaxDD 21.2% 稍高，波动中等偏上。

  • 结论：总体稳健，有较好风险收益比，适合中风险投资组合。

  • 综合评分：73 / 100

（3）Sharpe 2.07、Sortino 4.68、Beta 0.51、Alpha 0.22、Corr 0.280、MaxDD 18.5%

  • 优点：Sharpe > 2，Sortino 高达 4.68，非常优秀；Alpha 0.22 显示显著超额收益；MaxDD 控制较好。

  • 缺点：Beta 偏高（0.51），相关性较大，抗大盘系统性风险能力稍弱。

  • 结论：高收益高质量系统，适合愿意承受一定系统性波动的投资者。

  • 综合评分：85 / 100

（4）Sharpe 4.29、Sortino 10.22、Beta 0.15、Alpha 0.53、Corr 0.086、MaxDD 18.9%

  • 优点：Sharpe 和 Sortino 都是顶尖水准，Alpha 0.53 异常高；Beta 和相关性极低，回撤也控制得很好（< 20%）；在收益与稳健性上几乎是完美组合。

  • 缺点：MaxDD 稍高于一些低风险系统，但考虑收益水平可接受。

  • 结论：极为优秀的策略，综合表现接近满分。

  • 综合评分：97 / 100

（5）Sharpe 1.54、Sortino 3.03、Beta 0.02、Alpha 0.08、Corr 0.019、MaxDD 14.1%

  • 优点：相关性与 Beta 几乎为零，极强的市场中性特性；回撤低至 14.1%，风险控制极好；Sortino 高于 Sharpe 显示下行波动更小。

  • 缺点：Sharpe 与 Alpha 较一般，收益潜力有限。

  • 结论：适合极低风险追求稳定的小幅正收益投资人，配置价值高但增长性不足。

  • 综合评分：78 / 100

最终排名与评分

  1. （4）97分 — 顶尖型，高收益高稳定低相关性

  2. （3）85分 — 高收益高质量，中等相关性

  3. （5）78分 — 超低风险、低相关，收益中等

  4. （2）73分 — 稳健型，收益与风险平衡

  5. （1）28分 — 高风险低回报，不建议

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