如何以及在哪里设立对冲基金？ - 页 11

[Renat Akhtyamov]

forexman77:

有什么可以坚持的吗？例如，基于线性回归 的移动平均线要比简单平均线好。

是的，有很多事情要做。而且有很多的数学题要做。

但总是只有一个 "BUT！"

市场再一次证明了它的强大

最好是数钱和交易 - 数学是必不可少的。

[Vitaly Muzichenko]

Renat Akhtyamov:

是的，有很多东西值得支持。而这一切都有很多数学知识要想出来。

但永远只有一个 "但是！"

市场再次变成了强者。

但最好是计算货币和贸易 - 数学在这里非常重要。

这是我写相关系统的第三天，前段时间我开始手动交易，相当成功。

一般来说：我们计算所有货币对的皮尔逊相关度，我总共选择了28个理智的货币对。如果我发现有+-0.95水平的货币对，那么我计算这两个货币对的Spearman相关性，并决定卖出和买入什么，卖出相关性高的货币对，买入相关性低的货币对。

结果还是不错的，我在历史上手动检查过，过几天我想我会把这个算法转换成一个机器人，然后运行它进行测试。

下面是计算结果。

目前的屏幕截图。

一般来说，市场是一个数学模型，但很难选出一个盈利的公式。

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Vitaly Muzichenko:

这是编写相关系统的第三天，我曾经开始手动交易，而且相当成功。

一般来说：我们计算所有货币对的皮尔逊相关度，我总共选择了28个理智的货币对。如果我发现有+-0.95水平的货币对，那么我计算这两个货币对的Spearman相关性，并决定卖出和买入什么，卖出相关性高的货币对，买入相关性低的货币对。

结果还是不错的，我在历史上手动测试了一下，过几天我想我会把这个算法转换成机器人，并运行它进行测试。

下面是计算结果。

目前的屏幕截图。

一般来说，市场是一个数学模型，但很难找到一个盈利的公式。

如果这很容易，我们就会吃石头了。每个人都会辞掉工作（面包师也会停止烤面包），赶往外汇市场

[Vitaly Muzichenko]

LRA:
如果这很容易--我们就会吃石头了。每个人都会辞掉工作（面包师也会停止烤面包），赶往外汇市场。

这永远不会发生，人们习惯于生活在自己的 "舒适区"，而不是每个人都能走出这个舒适区。

同样的对冲基金，或PAMM--那些想赚钱的人倒在那里，如果他们烧毁了，他们习惯性地再次倒入，但在其他地方。如果一个人从来没有赚过钱，他甚至不会投资100美元。毕竟，许多人被教导说，钱只能用手去挣，而没有人告诉他们，人可以用头脑去挣钱。

[Renat Akhtyamov]

Vitaly Muzichenko:

这是编写相关系统的第三天，我曾经开始手动交易，而且相当成功。

一般来说：我们计算所有货币对的皮尔逊相关度，我总共选择了28个理智的货币对。如果我发现有+-0.95水平的货币对，那么我计算这两个货币对的Spearman相关性，并决定卖出和买入什么，卖出相关性高的货币对，买入相关性低的货币对。

结果还是不错的，我在历史上手动检查过，过几天我想我会把这个算法转换成一个机器人，然后运行它进行测试。

下面是计算结果。

目前的屏幕截图。

一般来说，市场是一个数学模型，但很难找到一个盈利的公式。

是的，我们曾经这样做。

如果相关系数大，相关度可能会降低，即成对的数据会出现分歧。只是在一开始并不清楚--哪一个人去哪里。也就是说，这种解释中的策略会使交易来回转动。这种自动印象的传播将对报价有很大帮助。

当时发现的解决方案如下。

- 选择具有高相关系数的货币对，但从这些货币对的相关性恶化的时刻开始进行交易。也就是说，交易的是配对收敛，而不是分歧。

对预测利润的估计也是可能的。

我们从历史中抽取一个体面的部分，估计相关系数，并以点为单位衡量各对之间的差异。统计平均数的计算。这个数字将与相关系数一起成为信号的第二次确认。

[Alexey Volchanskiy]

forexman77:

你知道，像线性回归、傅里叶等等。

我试过傅立叶--它不起作用，都是噪音。这是可以理解的，傅里叶主要是用于分析周期性信号的。小波比较好，我时不时地回去看看，但还没有实际效果。

我做了几个片段，像电影一样，在视频的第二部分展示了实时滤波器和小波。

https://youtu.be/Jvk8eW6tNxY

https://youtu.be/75JmYzPQdyw

[forexman77]

Alexey Volchanskiy:

我试过傅立叶--它不起作用，都是噪音。这是可以理解的，傅里叶主要是用于分析周期性信号的。小波比较好，我定期回去研究，但目前还没有实际的结果。

我做了几个片段，像电影一样，在视频的第二部分展示了实时滤波器和小波。

https://youtu.be/Jvk8eW6tNxY

https://youtu.be/75JmYzPQdyw

你有没有试过两个时间段，小的用来输入，大的用来过滤？

[Alexey Volchanskiy]

forexman77:

你是否尝试过两个时间段，小的时间段用来输入，大的时间段用来过滤？

当然，不是来自终端的时间框架，但原理是一样的

[forexman77]

Vitaly Muzichenko:

这是编写相关系统的第三天，我曾经开始手动交易，而且相当成功。

一般来说：我们计算所有货币对的皮尔逊相关度，我总共选择了28个理智的货币对。如果我发现有+-0.95水平的货币对，那么我计算这两个货币对的Spearman相关性，并决定卖出和买入什么，卖出相关性高的货币对，买入相关性低的货币对。

结果还是不错的，我在历史上手动检查过，过几天我想我会把这个算法转换成一个机器人，然后运行它进行测试。

下面是计算结果。

目前的屏幕截图。

一般来说，市场是一个数学模型，但很难找到一个盈利的公式。

是的，当有关联性时，问题可能会发生，而这对组合会减少，反之亦然。这意味着在下跌的市场中可以有关联性，系统会买入。

[Vitaly Muzichenko]

Renat Akhtyamov:

是的，一直在做这种事。

在高的相关系数下，有一种可能性，即相关度会降低，也就是说，成对的人将走向不同的方向。只是在一开始并不清楚--哪一个人去哪里。也就是说，这种解释中的策略会使交易来回转动。这种自动印象的传播将对报价有很大帮助。

当时发现的解决方案如下。

- 具有高相关系数的配对被选中，但从这些配对的相关性恶化的时刻开始交易。也就是说，交易的是配对收敛，而不是分歧。

对预测利润的估计也是可能的。

我们从历史中抽取一个合适的部分，估计相关系数，并以点为单位衡量各对之间的差异。统计平均数的计算。这个数字将与相关系数一起成为信号的第二次确认。

现在写的东西的优点是它在测试器中是有效的。一旦我在历史上的测试器中得到一个信号，我就会打开两个图表并计算结果。我得出的结论是，在20点以上的时候，我应该关闭两个仓位，等待另一个信号。有时它拉到200，但会超时，交易会挂起。

虽然没有深入检查过历史，但我认为这足以判断其效率。