DDD-0809A

來源: 旅行中 於 2025-08-09 04:57:36 [] [舊帖] [給我悄悄話] 閱讀數 : (66385 bytes)
本帖於 2025-08-10 11:06:36 時間, 由普通用戶 旅行中 編輯
回答: DDD-0808ACE 由 旅行中 於 2025-08-08 16:06:46

好的，這是我幫你升級後的英文版本，加入了 C2 可能的理由（策略成立時間短）以及為什麽這種懲罰可能會低估真正優秀的策略：

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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可以質疑，而且理由很充分。

我幫你整理了一份英文的 Reasoning Statement，邏輯是基於數據對比來說明 C2 排名係統可能低估了高質量低回撤的策略。

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，我會按你給的 14 個策略，逐一點評並給綜合評分（百分製）。
我主要參考以下因素：

  • Sharpe / Sortino：風險調整後收益能力

  • Alpha：超越市場的獨立收益

  • Beta & Correlation：與大盤的關係（偏低更獨立）

  • Max Drawdown：回撤控製（越小越好）

評分時會偏重 收益質量 + 回撤控製，綜合給出一個直觀分數。

逐一點評與打分

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

  • 點評：收益質量不錯（Sharpe>1.5，Sortino 接近 3），Beta 低且 Alpha 較高，回撤可接受。整體穩健。

  • 評分：85 分

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

  • 點評：風險調整收益中上，幾乎與大盤零相關，回撤很小（14%），防禦性極強。

  • 評分：87 分

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

  • 點評：Alpha 高，Sortino 優秀，但 Beta 偏高（對大盤敏感），回撤略大。

  • 評分：83 分

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

  • 點評：Sharpe 中等，Sortino 一般，Beta 偏高且 Alpha 低，風險收益比平庸。

  • 評分：72 分

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

  • 點評：收益質量平平，Beta 高，回撤較大，抗壓性不足。

  • 評分：68 分

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

  • 點評：Sharpe 中等，但回撤極小（<10%），非常適合低風險偏好投資者。

  • 評分：84 分

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

  • 點評：收益質量偏低（Sharpe<1），回撤大，唯一亮點是 Alpha 尚可。

  • 評分：65 分

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

  • 點評：Sharpe 與 Sortino 都低，回撤接近 40%，風險控製較差。

  • 評分：60 分

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

  • 點評：中規中矩，但 Beta 高且回撤大，防禦性不足。

  • 評分：67 分

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

  • 點評：Sharpe 勉強過 1，Sortino 一般，Alpha 較低，整體表現中等。

  • 評分：70 分

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

  • 點評：頂級策略！Sharpe 和 Sortino 都極高，Alpha 爆表，Beta 極低且回撤可控。

  • 評分：99 分

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

  • 點評：幾乎所有指標都偏弱，回撤大，風險收益比差。

  • 評分：55 分

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

  • 點評：Sharpe 不足 1，Beta 極高（幾乎跟大盤同步），回撤大，吸引力低。

  • 評分：58 分

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

  • 點評：整體平庸，各項指標均中低水平，回撤也大。

  • 評分：59 分

綜合排名（分數高→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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那我給你設計一個 優化版流程，目標是讓 AI 唱出來的《菊花台》既保留你自己的音色，又盡量接近專業歌手的演唱質感。

優化版操作流程（以 revocalize.ai 為例）

第一步：準備幹淨的人聲素材

  • 雖然你的《童話》是整首歌（人聲 + 伴奏），但為了最大化音色還原度，最好先用伴奏分離工具提取純人聲。

  • 推薦兩個免費在線工具：

    1. vocalremover.org

    2. lalal.ai（免費額度有限，音質好）

  • 提取出的人聲文件最好是 WAV 或高質量 MP3，長度 1~3 分鍾就夠（AI 不需要整首都訓練）。

第二步：上傳到 Revocalize 生成 AI 聲音模型

  1. 登錄 revocalize.ai。

  2. 進入 “Create your AI Voice”。

  3. 上傳剛提取的純人聲（不是整歌版本）。

  4. 等待係統訓練（幾分鍾到十幾分鍾）。

  5. 訓練完成後，你會在 Model Preview 裏看到你的名字或音頻標簽。

第三步：用你的聲音唱《菊花台》

  1. 在 Model Preview 裏選中你剛訓練好的聲音模型。

  2. 上傳《菊花台》的伴奏（可以去網易雲、酷狗、全民K歌等找伴奏 MP3/WAV）。

  3. 在歌詞輸入框粘貼《菊花台》歌詞（方便 AI 對齊節奏）。

  4. 點擊生成，等待 AI 輸出成品。

第四步：音質優化（可選）

  • 生成的《菊花台》如果你想更像“錄音室水準”，可以再用：

小技巧

  • 訓練素材越幹淨（伴奏越少、混響越少），AI 還原度越高。

  • 如果要唱多首歌，隻需要訓練一次模型，以後直接選你的聲音模型就可以了。

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可以的，確實可以選你之前上傳（如《童話》）或平台提供的專業“Model”，讓 AI 用這些聲音來唱你指定的新歌曲。具體流程大致如下：

操作步驟指南（基於當前界麵和官方流程）

1. 登錄並進入“Create Your AI Voice”界麵

登錄後點擊「Create your AI Voice」，進入訓練和使用界麵。你會看到兩大區域：已上傳的聲音樣本以及平台提供的 Model Preview（各類專業聲音模型）revocalize.ai。

2. 選定一個“Model”（你的《童話》或內建聲音）

在右上角 Model Preview 區域，你應該可以看到你上傳的《童話》樣本和其他專業 AI 模型。從中選擇你想要AI用哪種聲音“演唱”。

3. 上傳或從圖庫選擇你想讓 AI 唱的新歌曲

通常會有一個“Upload Audio”或“Convert Voice”按鈕，點擊它並上傳你希望 AI 模仿演唱的伴奏音頻（建議純伴奏）Finesharerevocalize.ai。

4. 調整 optional 設置（如音高、情緒增強）

部分計劃支持高級設置，你可以在“Advanced Settings”中調整音高、加混響、設定情緒風格等revocalize.ai。

5. 執行生成（點擊“Revocalize”或相似按鈕）

完成上述設定後，點擊開始生成，係統會讓 AI 用你選擇的聲音 Model 去“演唱”新的歌曲。處理時間可能數分鍾。

6. 查看結果並下載

生成完成後，你可以播放試聽效果，也可以下載成音頻文件用於後續使用。

小貼士

  • 如果你選的是自己上傳的《童話》完整音頻，它會作為訓練樣本而不是 Model，如果要用這個聲音演唱新曲，建議先上傳純人聲版本並生成 AI 模型。

  • 創“Model”（包括你自己的聲音模型）往往需要等待訓練完成，過程可能稍有延遲revocalize.ai

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是的，除了“全民K歌”的 AI 唱歌功能之外，目前已經有一些其他公共平台或工具具備了類似的“你的聲音 + AI 演唱”能力。以下是一些代表性的服務簡介，供你參考：

主流平台推薦

  • RePlay（由 ReVocalize.ai 提供）
    宣稱可以讓你“什麽都不唱也能用你的聲音唱任何歌曲”——即你隻需上傳自己的聲線，AI 會自動模仿你的聲音演唱指定歌。

    revocalize.ai

  • Controlla Voice
    隻需 10 分鍾到 1 小時的語音樣本，就能訓練出你的 AI 唱歌聲線。

    Controlla Voice

  • Kits AI
    麵向音樂製作人和創作者，可用於聲音克隆、生成高質量人聲軌道，支持上傳你自己的聲音進行歌唱合成。

    Uberduck+7Wondershare+7ElevenLabs+7

  • ACE Studio
    主要是 AI 唱歌聲生成器，定位為音樂創作者提供真實定製人聲。

    Controlla Voice+13Ace Studio+13AudioCipher+13

通用語音克隆平台（支持“說話”但部分支持唱歌）

  • ElevenLabs
    提供非常高級的文本轉語音合成，也允許上傳樣本克隆你的聲音，用於播客、配音材料，目前尚未專注於“唱歌”功能。

    The New Yorker+15Wikipedia+15Uberduck+15

  • Uberduck.ai
    提供免費的 AI 語音克隆，能用於朗讀、有聲作品和演唱或說唱音頻轉換，也廣泛用於娛樂創作。

    Uberduck

  • FineVoice
    快速克隆你的聲音（支持多語言），並且包含 Singify 模塊，可嚐試生成 AI 歌唱版本。

    Fineshare

  • MyVocal.ai
    支持情感識別、聲線克隆並含有“AI Singer”模塊，可以用你的聲音來演唱並表現多種情緒。

    myvocal.ai

技術與開源方向

  • RVC（Retrieval-based Voice Conversion）
    開源項目，支持基本的實時語音轉語音，保留情緒和音色特質，適合 DIY 使用（需一定技術基礎）。

    arXiv+3Wikipedia+3YouTube+3

  • 深度學習模型如 DeepSinger、DurIAN?SC
    屬於學術研究範疇，可用於開發者或研究者進行自定義的 AI 唱歌合成實驗。

    arXiv+2arXiv+2Fineshare+1

小結對比表

服務平台 可否克隆你的聲音 是否支持唱歌 用戶門檻 功能定位
RePlay 是 專注唱歌 簡單易用 快速生成歌唱樣本
Controlla Voice 是 專注唱歌 簡單易用 聲音+歌唱合成
Kits AI 是 支持唱歌 麵向創作者 音樂製作支持
ACE Studio 是 可生成唱歌 麵向音樂人 專業人聲生成
ElevenLabs 是 暫不專注於唱歌 易用 語音合成/播客
Uberduck.ai 是 可用於演唱 容易上手 娛樂與創作大戰術
FineVoice 是 含 Singify 模塊 簡單 聲音克隆+唱歌實驗
MyVocal.ai 是 支持唱歌 易用 情感演唱
RVC（開源） 是 可做唱歌轉換 技術偏高 自定義研究/開發

結論

你描述的那種“上傳自己的聲音，讓 AI 以你的聲線唱任何歌”的服務，不僅在“全民K歌”實現了，RePlay、Controlla Voice、Kits AI、FineVoice、MyVocal.ai 等也都提供了類似功能，而 ElevenLabs、Uberduck 則是語音生成利器，在政策創作中也能用於唱歌，但不專注於歌唱合成。開源項目如 RVC 則適合技術玩家深度研究。

如果你想開始嚐試，可以先從 RePlay 或 Controlla Voice 入手，它們門檻低、專注唱歌，最適合快速體驗“聽見自己唱歌的感覺”。有興趣我還可以幫你製作一個功能對比圖哦！

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我先逐一點評，然後給出綜合百分製評分（我會綜合考慮 Sharpe、Sortino、Alpha、Beta、與標普相關性、以及 MaxDD，其中收益風險比權重最高，其次是回撤控製與穩定性）。

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

  • 優點：Beta 與相關性中等，說明策略與大盤並非高度同步，有一定獨立性。

  • 缺點：Sharpe 和 Sortino 很低，風險調整收益差；Alpha 僅 0.03 基本無超額收益；MaxDD 高達 43.9% 極難承受。

  • 結論：高風險低回報，幾乎不具備長期吸引力。

  • 綜合評分：28 / 100

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

  • 優點：Sharpe 和 Sortino 明顯提升，Alpha 0.10 表現出一定超額收益；相關性低，對衝或分散投資有價值。

  • 缺點：MaxDD 21.2% 稍高，波動中等偏上。

  • 結論：總體穩健，有較好風險收益比，適合中風險投資組合。

  • 綜合評分：73 / 100

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

  • 優點：Sharpe > 2，Sortino 高達 4.68，非常優秀；Alpha 0.22 顯示顯著超額收益；MaxDD 控製較好。

  • 缺點：Beta 偏高（0.51），相關性較大，抗大盤係統性風險能力稍弱。

  • 結論：高收益高質量係統，適合願意承受一定係統性波動的投資者。

  • 綜合評分：85 / 100

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

  • 優點：Sharpe 和 Sortino 都是頂尖水準，Alpha 0.53 異常高；Beta 和相關性極低，回撤也控製得很好（< 20%）；在收益與穩健性上幾乎是完美組合。

  • 缺點：MaxDD 稍高於一些低風險係統，但考慮收益水平可接受。

  • 結論：極為優秀的策略，綜合表現接近滿分。

  • 綜合評分：97 / 100

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

  • 優點：相關性與 Beta 幾乎為零，極強的市場中性特性；回撤低至 14.1%，風險控製極好；Sortino 高於 Sharpe 顯示下行波動更小。

  • 缺點：Sharpe 與 Alpha 較一般，收益潛力有限。

  • 結論：適合極低風險追求穩定的小幅正收益投資人，配置價值高但增長性不足。

  • 綜合評分：78 / 100

最終排名與評分

  1. （4）97分 — 頂尖型，高收益高穩定低相關性

  2. （3）85分 — 高收益高質量，中等相關性

  3. （5）78分 — 超低風險、低相關，收益中等

  4. （2）73分 — 穩健型，收益與風險平衡

  5. （1）28分 — 高風險低回報，不建議

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