이제 나는 내 자가 적응 로봇이 사인파의 혼합으로 구성된 알려진 신호에 어떻게 맞출 수 있는지 확인하고 있었습니다. 그러나 그것이 요점이 아닙니다. 나는 훌륭한 결과를 얻었고 Sharpe 비율을 기억하고 테스터에 표시된 일부 계수를 보았습니다.
따라서 이상적인 수익률 일정에서 샤프는 0.82입니다! 동시에 자금 손실은 $972이고 이익은 $406,000입니다. 1이 되지 않습니다. 그러나 요점은 고조파 시리즈에 대한 테스트 및 로봇에 대한 병합이 더 이상 가능하지 않지만 어쨌든 샤프가 1보다 커야 한다는 잘 알려진 기준에 따르면 전략이 나빠 보입니다.
다음은 계수가 0.82인 그래프입니다.
내가 비밀을 말해줄게, 내 샤프는 4 이상입니다. 모니터링에 대한 테이블도 있습니다. 거기에는 10% 디포를 잃을 위험이 <0.01입니다. 이를 위해서는 무한한 수의 거래를 해야 합니다. 여기에 사실이 있습니다. 내가 발명하지 않았습니다.
그가 아무것도 보여주지 않는다고 말하는 사람들에게는 이것은 사실이 아닙니다. 그들은 차량의 불완전성에 눈을 돌리고 Sharp를 속일 수 없습니다.
다음은 0.82의 샤프를 가진 예입니다. 로봇이 더 이상 병합되지 않을 것이 분명하며 그 가능성은 100%입니다. 그럼에도 불구하고 계수는 1 보다 낮고 Sprut112가 4보다 가파르다는 사실은 이 계수의 낮은 의미 부하를 확인시켜줍니다. 실제 시장의 모든 로봇은 병합할 수 있지만 고조파 계열에서는 이익을 나타내면 병합되지 않을 것이 분명하기 때문입니다. 따라서 실제 시장에서 거래되는 샤프가 4인 로봇이 고조파 시장에서 거래되는 0.82의 로봇보다 더 신뢰할 수 있으며 이는 분명히 사실이 아닙니다.
다음은 0.82의 샤프를 가진 예입니다. 로봇이 더 이상 병합되지 않을 것이 분명하며 그 가능성은 100%입니다. 그럼에도 불구하고 계수는 1 보다 낮고 Sprut112가 4보다 가파르다는 사실은 이 계수의 낮은 의미 부하를 확인시켜줍니다. 실제 시장의 모든 로봇은 병합할 수 있지만 고조파 계열에서는 이익을 나타내면 병합되지 않을 것이 분명하기 때문입니다. 따라서 실제 시장에서 거래되는 샤프가 4인 로봇이 고조파 시장에서 거래되는 0.82의 로봇보다 더 신뢰할 수 있으며 이는 분명히 사실이 아닙니다.
모든 거래가 동일한 이익을 가지고 있다면 샤프는 무한할 것입니다. 이는 동일한 비율의 예금 시퀀스에 해당하는 경우에만 가능합니다. 샤프의 물리적인 의미는 일정한 이자가 있는 예금에 가깝다고 말하고 싶습니다. 크면 클수록 가깝습니다.
귀하의 예에서 Sharpe는 상수로 임의의 변수를 곱하기 때문에 동일 합니다. 이 경우 평균과 표준 편차에 같은 수를 곱하면 분자와 분모에 있으므로 이 수가 줄어듭니다.
그것이 바로 내가 듣고 싶었던 것입니다. (강조 표시). 즉, 결국 계수 계산에서 예금의 크기는 그것과 관련이 없습니다.
그렇다면 이것을 이해하는 방법(?):
"Sharp의 물리적 의미는 일정한 이자 예금에 가깝습니다. 크면 클수록 가깝습니다."
그것이 바로 내가 듣고 싶었던 것입니다. (강조 표시). 즉, 결국 보증금의 크기는 그것과 관련이 없습니다.
그렇다면 이것을 이해하는 방법(?):
"Sharp의 물리적 의미는 일정한 이자 예금에 가깝습니다. 크면 클수록 가깝습니다."
이것은 일정한 이자율로 은행 예금을 사용하면 투자 자금의 양과 백분율의 특정 값에 관계없이 Sharpe가 무한대와 동일하다는 것을 의미합니다. TS의 샤프는 항상 유한하지만 클수록 TS의 작업은 고정 비율로 은행에 돈을 예치하는 것과 유사합니다.
이것은 일정한 이자율로 은행 예금을 사용하면 투자 자금의 양과 백분율의 특정 값에 관계없이 Sharpe가 무한대와 동일하다는 것을 의미합니다. 샤프 for TS는 항상 유한하지만 더 커질수록 우리 TS의 작업은 은행에 이자로 돈을 입금하는 것과 비슷합니다.
여기에 나는 이미 전적으로 동의합니다.
불일치가 없었을 때이 계수에 대한 기사를 읽었습니다.
내가 기억하는 것처럼 모두가 만장일치로 반복했습니다. 거래에 투자한 금액의 비율로 이익이 많을수록 계수가 높아집니다.
그러나 시간은 관점을 바꾸므로 지금 그대로 두십시오.
추신
그리고 거래 시간을 고려하면 이것은 회전율을 나타내는 또 다른 계수입니다.
그리고 거래 시간을 고려하면 이것은 회전율을 나타내는 또 다른 계수입니다.
제 생각에 이것은 개별 차량에서 포트폴리오로 이동할 때 절대적으로 필요한 "연간 샤프"에 더 가깝습니다.
이제 나는 내 자가 적응 로봇이 사인파의 혼합으로 구성된 알려진 신호에 어떻게 맞출 수 있는지 확인하고 있었습니다. 그러나 그것이 요점이 아닙니다. 나는 훌륭한 결과를 얻었고 Sharpe 비율을 기억하고 테스터에 표시된 일부 계수를 보았습니다.
따라서 이상적인 수익률 일정에서 샤프는 0.82입니다! 동시에 자금 손실은 $972이고 이익은 $406,000입니다. 1이 되지 않습니다. 그러나 요점은 고조파 시리즈에 대한 테스트 및 로봇에 대한 병합이 더 이상 가능하지 않지만 어쨌든 샤프가 1보다 커야 한다는 잘 알려진 기준에 따르면 전략이 나빠 보입니다.
다음은 계수가 0.82인 그래프입니다.
내가 비밀을 말해줄게, 내 샤프는 4 이상입니다. 모니터링에 대한 테이블도 있습니다. 거기에는 10% 디포를 잃을 위험이 <0.01입니다. 이를 위해서는 무한한 수의 거래를 해야 합니다. 여기에 사실이 있습니다. 내가 발명하지 않았습니다.
다음은 0.82의 샤프를 가진 예입니다. 로봇이 더 이상 병합되지 않을 것이 분명하며 그 가능성은 100%입니다. 그럼에도 불구하고 계수는 1 보다 낮고 Sprut112가 4보다 가파르다는 사실은 이 계수의 낮은 의미 부하를 확인시켜줍니다. 실제 시장의 모든 로봇은 병합할 수 있지만 고조파 계열에서는 이익을 나타내면 병합되지 않을 것이 분명하기 때문입니다. 따라서 실제 시장에서 거래되는 샤프가 4인 로봇이 고조파 시장에서 거래되는 0.82의 로봇보다 더 신뢰할 수 있으며 이는 분명히 사실이 아닙니다.
다음은 0.82의 샤프를 가진 예입니다. 로봇이 더 이상 병합되지 않을 것이 분명하며 그 가능성은 100%입니다. 그럼에도 불구하고 계수는 1 보다 낮고 Sprut112가 4보다 가파르다는 사실은 이 계수의 낮은 의미 부하를 확인시켜줍니다. 실제 시장의 모든 로봇은 병합할 수 있지만 고조파 계열에서는 이익을 나타내면 병합되지 않을 것이 분명하기 때문입니다. 따라서 실제 시장에서 거래되는 샤프가 4인 로봇이 고조파 시장에서 거래되는 0.82의 로봇보다 더 신뢰할 수 있으며 이는 분명히 사실이 아닙니다.
이 "그림"은 무엇이며 어떻게 "그린" 것인지 궁금합니다.
이 "그림"은 무엇이며 어떻게 "그린" 것인지 궁금합니다.
예, 그것은 20개의 정현파의 합일 뿐입니다. 그런 다음 Excel에서 사용자 지정 기호로 밀어넣었습니다. 그런 단순한 신호에 로봇이 적응할 수 있는지 확인하고 싶었다.
고맙습니다. 일반 그래프같아서 좀 당황했는데