交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2528

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Aleksey Nikolayev#:

它不会是SB，而是一个有实现的 过程--常量）。

我提出一个反建议，在Kolmogorov和Wiener从坟墓里爬出来用棍子打我们之前，结束我们的精彩讨论)

为什么 "有实现- 常数"？ACF=1是从你（和我）的大t（足够长的样本）的公式中得出的。

真的，讨论可以结束了，特别是在这里我们无情地偏离了主题））。

 
亲爱的数学家们!说重点！)
假设我们有一个H<0.5的系列，交易它的最佳算法是什么？

顺便说一下，有一个关于数学的特殊分支是为了这个目的）。
 
秘密#:

假设我们有一个H<0.5的系列，交易它的最佳算法是什么？

显然，倾向于复归的工具应该在复归上进行交易，唯一的困难是这个参数是浮动的（准相），而且偏离0.5的力度不够，H的计算有窗口效应，所以无论如何我们需要某种额外的分析。

可能从业者不会写出他们的结果，但最明显的是，例如在夜间平仓交易，如果经纪人对点差不是很吝啬，而且当晚亚澳地区没有重大新闻。

 
秘密#:
假设我们有一个H<0.5的系列，交易它的最佳算法是什么？

这是个奇怪的问题。还是说这是个骗人的问题？如果H<0.5，那么大家都知道这是一个反趋势。

 
秘密#:
假设我们有一个H<0.5的系列，交易它的最佳算法是什么？

那么P值等于什么呢？

 
Aleksey Nikolayev#:

什么是P值？

按你喜欢的方式设置)

 
医生#:

这是个奇怪的问题。还是说这是个骗人的问题？如果H<0.5，那么每个人都知道趋势。

显然是一种反趋势。具体算法是什么？)
 
transcendreamer#:

显然，更注重回报率的工具应该在回报率上进行交易，唯一的困难是这个指标是浮动的（准相位），与0.5的偏差有时不够强，而且H的计算本身有窗口效应，在任何情况下都需要某种额外的分析。

我们知道复杂度）为了简化事情，让我们把复杂度设为零。交易回报率以获得最大利润和最小缩水的公式是什么？
 
秘诀#:
根据自己的喜好设置任何一个)

H也被设定为尝鲜？然后也按你的喜好进行交易)

 
secret#:
我们知道复杂度）为了简单起见，我们把复杂度设为零。交易回报率以获得最大利润和最小缩水的公式是什么？

一般来说，偏差必须大于X%/pts，以期望在某个T内进行Y%/pts的修正，然后应该使用额外的过滤器来决定何时交易或不交易。

在我看来，将数值优化包裹在一个公式中是不可能的。

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