蛇货胜率大概一手蛇货,月胜率。胜率差隶属量化投资范畴,其数学定义为,在不同角度的金融环境中,统计出历史时间段内所有样本中的单个个体呈现出不同的胜率,通过对所有样
蛇货胜率大概一手蛇货,月胜率。
胜率差隶属量化投资范畴,其数学定义为,在不同角度的金融环境中,统计出历史时间段内所有样本中的单个个体呈现出不同的胜率,通过对所有样本的胜率数学平均,即可计算出系统的平均胜率。而高于系统胜率的样本所组成的数学模型,在特定金融角度中具备超越系统胜率的特征,组合胜率与系统胜率的差值,即为量化模型“胜率差”。
“胜率差”具备如下系统特征:全样本。利润微。可复制。高频。
胜率差模型必须建立在全样本的概率统计上,它不依赖小概率事件所呈现的胜率来作为策略依据;从效果看,尽管单笔胜率差提供的利润很细微,但可以通过高频交易模式来复制和放大,从而构筑一条长期稳定的资产成长曲线。
对于构筑胜率差金融模型,是胜率差量化套利模型的核心,需要应用到一些国外成熟的量化技术与理论,包括行为金融学理论,灰分析、语音识别、人工神经网络、支持向量机等量化应用技术。
胜率差的核心套利逻辑,决定了量化交易策略不能靠主观感觉来管理资产,必须将严谨的投资逻辑和思想、直觉等反映在量化模型中,利用计算机来处理大量的历史信息。
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蛇货胜率大概一手蛇货,月胜率。
胜率差隶属量化投资范畴,其数学定义为,在不同角度的金融环境中,统计出历史时间段内所有样本中的单个个体呈现出不同的胜率,通过对所有样本的胜率数学平均,即可计算出系统的平均胜率。而高于系统胜率的样本所组成的数学模型,在特定金融角度中具备超越系统胜率的特征,组合胜率与系统胜率的差值,即为量化模型“胜率差”。
“胜率差”具备如下系统特征:全样本。利润微。可复制。高频。
胜率差模型必须建立在全样本的概率统计上,它不依赖小概率事件所呈现的胜率来作为策略依据;从效果看,尽管单笔胜率差提供的利润很细微,但可以通过高频交易模式来复制和放大,从而构筑一条长期稳定的资产成长曲线。
对于构筑胜率差金融模型,是胜率差量化套利模型的核心,需要应用到一些国外成熟的量化技术与理论,包括行为金融学理论,灰分析、语音识别、人工神经网络、支持向量机等量化应用技术。
胜率差的核心套利逻辑,决定了量化交易策略不能靠主观感觉来管理资产,必须将严谨的投资逻辑和思想、直觉等反映在量化模型中,利用计算机来处理大量的历史信息。
蛇货胜率大概一手蛇货,月胜率。