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量化交易的真實世界
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用數據和回測說真話的量化交易觀點。拆解英文量化圈的策略驗證、方法論與踩坑經驗,幫你少走彎路。免費文看「是什麼」,付費文學「怎麼做」。
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「連虧三個月了,要停嗎?」如果你在虧損的時候才開始想這個問題,你已經太晚了。
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一個策略的 Kelly 比例怎麼算?三個策略同時跑,每個分多少錢?這篇給你完整的計算框架和 Python 程式碼。
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單次回測只給你一條路徑。Monte Carlo 給你一千條。你需要的不是「最可能發生什麼」,而是「最壞的情況有多壞」。
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回測過了、WFA 過了、你覺得準備好了。等一下。這份清單上還有幾個東西要確認。跳過任何一項,你可能在實盤付出代價。
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同一個策略在牛市賺 30%、在盤整虧 15%。差別不是策略好不好,而是市場在不同的「狀態」之間切換,而你的策略不知道。
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上一篇你知道了 WFA 是什麼。這篇教你怎麼做。包含完整程式碼、窗口怎麼切、結果怎麼判讀、什麼結果代表過擬合。
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用別人的回測框架,你永遠不知道引擎蓋下面裝了什麼。自己寫一次,你才會知道回測結果為什麼長那樣。
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大部分人把時間花在「哪個指標最有效」。但指標不是 edge,指標只是觀察市場的一面鏡子。真正的問題是:鏡子後面是什麼?
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發文者
4 天前
大部分人只想著「什麼時候買、什麼時候賣」。但「每次買多少」這個問題,對長期績效的影響可能更大。
沒有永遠有效的策略。問題不是「找到一個完美策略」,而是「你有沒有能力在策略過期時替換它」。