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量化交易吧 /  数理科学 帖子:3364712 新帖:0

粒子碰撞运动轨迹模型--的极简易化量化实现-回测

好的名字都没了发表于:5 月 10 日 08:49回复(1)

成交量与价格的简单数理关系-粒子碰撞运动轨迹模型公式为:
Y=((|C[-T ]-C|/V )*V C[-1])-C
其中T 为每一品种的属性系数(对T 的确认,需要大量的计算),Y为未知变量,V与V 为处于不断撤换(变化)中的隐形变量,或者可以直接称变隐变量,T 自然也属于变隐变量。
求Y的过程就是不断寻求T 、V 、V三者的变化特征与突变特征的过程,这个和机器学习以及变异共同绞合的思路类似。
极简易化原理-假设T /2时长,价格便增加Y,以T /2为调仓频率,模型取用的所有数据均为T时间节点之前,并且以T时间节点为断点,对未来提出假设。
因为是应对股市,但是我们不能只用一只指数或者个股,自然只有优秀的个股方能展现指数,全世界的市场皆是如此;运用模型同时对指数及全市个股运算,得出20只优异个股,以20只个股进行交易。同时设立弱化指数模型运算为阴性对照,设置各类滑点:
总述:
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总述阴性:
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总述细节:
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总述阴性细节:
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题外话:
模型算法应对小市值
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模型算法应对大蓝筹
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有事看公式看图,话太多反而烦人而多误人
所以总结与注:
该模型对未来的价格走势的假设基本能较为准确的反应,若是A股有做空存在,该模型的收益等之类的都会提升许多,加杆杠就不说了。
A股也是价值成长的市场,只是人们因为自己的缘故,给它取了个癌股的外号,外号嘛,好多人都有,叫着还挺舒心。
小市值的涨跌更具波动性。
说说我对策略模型好坏的理解,我认为一个的模型好坏,首先应当用其其对未来走势提出的假设与未来走势的似然度来评价,似然度越高越好,其次才是阿尔法beta之类的一些。

这里只放图及回测部分截图,不放代码,只是供大家娱乐笑话,

阿尔法,beta,年化,夏普都那么低,回撤还那么高,捂脸!捂脸!

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