交易博客
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在 #statistics 中显示 18 篇文章
#statistics
标准差、波动率和 Beta 的计算
正确计算标准差、年化波动率和 Beta，避开常见错误，每个指标用对窗口。
#statistics#quantitative
收益分布：正态、对数正态与厚尾
区分正态、对数正态和厚尾收益分布，测试你的市场适用哪种，并按尾部行为调整仓位——错配会击穿模型。
#statistics#quantitative
用蒙特卡洛模拟优化交易回测
用 Python 实现交易里的蒙特卡洛模拟，bootstrap 和参数化两条路怎么选，加上代码范式和那些会让结果直接作废的坑。
#statistics#quantitative
交易里的假设检验和样本量
用假设检验和功效分析评估交易研究，确定最小交易笔数，控制第一类和第二类错误。
#statistics#quantitative
期望值与系统评估指标
用 MAR、Calmar、Sortino 和盈利因子超越期望值评估交易系统，学阈值和哪些指标组合做决策。
#statistics#quantitative
配对交易中的相关性与协整
区分相关性与协整来做配对交易，跑 Engle-Granger 检验，估计半衰期，构建带进场规则的均值回归价差。
#statistics#quantitative
用贝叶斯更新修正交易预期
用贝叶斯更新随着新交易到来修正交易 edge 估计，含共轭 beta 模型和实盘具体的收缩规则。
#statistics#quantitative
时间序列基础：自相关与平稳性
价格是时间序列，大多数交易模型对它做的假设常常不成立。在相信任何指标之前，先学自相关和平稳性。
#statistics#quantitative
标准差：布林带的根
布林带看起来像魔法，其实就建在一个数字上：标准差。学懂数学，看清波动率通道到底怎么 behave。
#statistics#quantitative
偏度、峰度与肥尾风险
偏度和峰度衡量均值和方差之外的收益率形状。学着读它们，识别那种钟形曲线会要命的市场。
#statistics#quantitative
线性回归与趋势量化
线性回归把满是噪声的图表变成一条量化趋势的线。学数学、斜率、R 平方，以及交易员怎么用它们。
#statistics#quantitative
概率基础：赔率、期望值与频率
交易是不确定性下的决策。学概率概念——赔率、期望值、频率——把猜测变成优势。
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