[“Daily Wraps”] 作为交易者,我们常将复杂性等同于盈利能力。模型的胜率源于其采用了地球上其他人尚未尝试的方法。但数据显示,基于真实市场因素的简单规则仍优于大多数模型。持续追求复杂性的群体正走向死胡同。今天我聚焦Bin开发的在线移动平均反转(OLMAR)系统…… – Mon, 26 May 2025 05:15:04 +0000 (https://quantocracy.com/redirect.php?key=XRLWCEwb8W&source=feedburner)
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预测方向还是预测价值?机器学习表现对比 [Quantpedia]
[“Daily Wraps”] 为交易构建机器学习模型充满细节,其中一个重要但常被忽视的议题是:应当预测什么——市场的未来走向方向,还是标的资产收益的实际数值?Cheng、Shang与Zhao的论文《Direction is More Important than Speed》给出了明确实用的答案。他们的研究表明…… – Thu, 22 May 2025 05:15:04 +0000 (https://quantocracy.com/redirect.php?key=vG2EYhxwS0&source=feedburner)
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数据漂移是否在无声中损害你的盈利表现? [Trading the Breaking]
[“Daily Wraps”] 在系统化交易的日常实践中,波动性不仅是市场特征——更是我们运作的环境。它塑造盈利潜力、界定风险等级,并设定市场节奏。但虽然波动性创造了获利条件,也埋藏着毁灭的种子。这种机遇与毁灭的张力,构成了每次执行周期的核心。而正是…… – Thu, 22 May 2025 05:15:04 +0000 (https://quantocracy.com/redirect.php?key=LUErrxV6Vt&source=feedburner)