我在2026年的主要目標是持續拓展新的領域，並質疑我一直以來所接受的觀念——也就是我只能在風險溢酬的領域競爭，並且長時間忍受回撤。

這也許是真的，但我必須親自驗證。

我也認為我一直以來問錯了問題，這其實是一個光譜，而不是二元的答案。

在我目前已經做到的基礎上，我還能再產生多少Sharpe？

今年我已經隱約看見了一些端倪，因此我花了所有時間設計整個基礎設施，以讓這變得可行。

即使最後沒能成功，現在的基礎設施也比以往任何時候都更穩健，幾乎已經脫胎換骨。

我已確保我的執行引擎能支援這一點並具備擴展性，具體包括：

- 可接受任何類型的模型
- 標準數據源 + 替代數據
- 跨交易所執行
- 可擴展的記錄保存
- 風險警報

現在我花了大量時間確保我的「alpha」產生引擎能夠超高效率，讓我能夠把一個想法從構思到模擬(如適用)再到生產，全部只需按下一個按鈕。

同時也讓效應建模能夠一鍵完成，不需要每次想測試新想法時都重構(@systematicls @quant_arb )。

讓alpha產生幾乎像工廠生產線一樣，這樣我就能持續競爭，同時不會因為那些本質上不產生PNL的周邊開發任務而耗盡精力。

還有很多事情要完成，對這個新篇章感到非常興奮。