Stat Arb

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Rust 非常适合与大语言模型(LLMs)一起使用。在编译器中自然检查许多错误,并且作为一种语言非常高效。是你需要编写高性能代码时的有效选择。
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我因为用人类的房租购买代币而被认为是AITA吗
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当我乘坐飞机或火车时,我会打开一个笔记文件,坐在那里思考功能或赚更多钱的方法。\n\n这让我保持创意源源不断。
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信不信由你,我发现,最强的特征往往表现出最线性的一面。
这也明显意味着,特征与未来回报之间的曲线只有在弱特征中才会出现波动,这本质上是信号缺失的表现。
你可以在某些特定类型的特征中发现一些非线性,但通常它们与未来回报呈线性映射。
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一切都结束了...
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Grok 找到超过 3 夏普比率的 100 万个阿尔法。
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放弃那个酷炫的机器学习模型,因为岭回归击败了它
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𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿
您的账户目前被锁定,原因是多次举报您作为一名糟糕的量化分析师,浪费整个公司的预算用于训练神经网络。欲了解更多信息,请联系X支持。
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他们锁定了我的账户 😢
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他在看完这个之后会阅读量化套利博客……
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Sigma * sqrt(t)
这个公式在许多领域都可以找到。
- 影响的平方根定律。
- Black-Scholes Merton 时间方差调整 (d1 vs d2)
- 市场规模间的差价,即规模差价与波动率 * sqrt(预期持有时间) 相关。
实际上,3意味着1。
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圣诞快乐!
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我发现很多alpha,如果用交易量代替波动率在公式中,alpha看起来是一样的。
交易量和波动率非常相关。
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准确!
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大家请去关注我的第二个账号 @systematicls 和我的第三个账号 @QuantitativeArb
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一个值得深思的特性是,检测到爆发状态会使爆发变得更有可能。我们可以看到,最近在这个大盘币图表中有很多跳升。
要定义一个状态,你只需使用“滚动窗口内过去的爆发次数”,而不是用HMM,保持简单(并确保你可以控制我们如何定义这个状态)。
标准的爆发逻辑,也许可以混合当前K线的强度和布林带。
然后我们需要检测这个状态。这并不完全是爆发,更像是“巴特型”。也就是说,我们迅速上冲,然后在5根K线后退出。
前两个图表来自10/10状态后的数据,另一个是之前的数据,行为完全不同。
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相信我兄弟,这次CNN LSTM策略一定能赚钱。
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问答环节现已在博客聊天室开放。目前已有560条回复。许多问题已得到解答!对于希望免费获取行业知识的人来说,这是极好的阅读材料 :)
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