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因子做的事情,就是把一句主观形容词,翻译成每只股票都能算出来的一个数字,从而可以:排序 → 分组 → 检验 → 组合。
对前者,你要做的是降低换手;对后者,你要做的是不要被单次结果误导。把噪声当损耗去优化,是在浪费时间。
合计单边万 3 ~ 万 10 是合理估计。听起来很小——万 3 就是 0.03%。但如果你一年换手 100 次,就是 3% 被吃掉。对一个年化 8% 的策略,这...
关键区别:固定止损盯的是你的成本,跟踪止损盯的是市场给过你的最好价格。前者保命,后者保收益。
结果是:你的账户波动 = 那只股票的波动。它一天跌 8%,你就跌 8%。而分散最反直觉的地方在于——把钱分到 5 只上,组合波动会低于这 5 只的平均波动,且这...
这个动作叫网格搜索(grid search),它在机器学习里是标准操作,在量化里却是头号杀手。原因很简单:历史只有一条,你试的组合越多,撞上"运气好"的组合的概...
问题是:这 12.71% 是用同一批数据挑出来的。挑的过程本身就已经把答案偷看了一遍。相当于先看完考卷再选复习范围——考多少分都不能说明你会。
大多数人的策略是这样的:"我觉得放量突破 20 日线可以买。" 然后打开行情软件手动翻。问题在于:这句话无法被验证。涨的时候你记得,跌的时候你忘了。
很多策略只有"信号",没有"怎么管仓位、怎么退出"。海龟法则(源自 1980 年代著名实验)把趋势跟踪做成可复制的完整系统,普通人照做即可。
有些收益来自"信息差被消化":业绩超预期、重组、政策利好,价格会在事件后修复。事件驱动就是系统化捕捉这类定价偏差修复。
只看一个指标(如动量)容易偏科。多因子把"便宜、质量、动量"等多个维度拧成一个综合分,按分数排座次,选头部的。
你不想预测哪只涨,只想"每个月持有当前最强的那几只"。动量轮动把"追涨"系统化:定期按动量排名,换仓到头部。
趋势策略在震荡市反复挨耳光。均值回归赌的是"跌狠了会弹、涨疯了会落"——适合没有方向的横盘市。
你回测双均线,想"调得更准"——加第三条均线、改周期。结果调着调着历史曲线美如画,实盘一塌糊涂。这就是参数膨胀的坑。
新手学了一堆指标,以为组合起来就能"稳赚"。真相是:任何指标都有适用市况,没有全天候有效的。懂得局限,才不会在错的市场硬用错的工具。
你盯着自己的票,看不出"大盘环境好不好"。全市场广度(上涨家数/下跌家数)是最高频的"市场温度计",比任何单票指标都先反映风险偏好。
你困惑:"涨这么多了还能追吗?跌这么狠了能抄吗?"这背后是两种效应:动量(强者恒强)和反转(物极必反)。用错场景就两头挨打。
横盘震荡时,趋势指标全失效。RSI 度量"短期涨跌动能的强弱",专门在没有趋势的市场里告诉你"现在过热还是过冷"。
一根大阳线突破,你激动追进去,结果第二天就回落——因为没量。量价配合才是真突破,无量上涨多是陷阱。
横盘太久,你不知道"什么时候要变盘"。布林带用统计标准差画出一个通道,通道收窄往往预示变盘临近。
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