保温杯中性
只做大币种和指数的合约(远离妖币,资金容量大) 长周期持仓(可以手动交易) 策略原理清晰可理解,追求稳定性,长期性 中性/保温杯中性,是量化策略之王,永远有生命力的策略。 中性策略收益有波动,不能保证稳赚,但是长期收益不会差。 未来方向: 1.适当扩展选币池子,可以手工增加你觉得不错的币。现在只有5个。 2.成交量前30%的币中做中性 3.增加多空数量不平衡的设置 ,降低回测。中性最怕妖币。在现阶段不用加,因为都是大币种和指数。不存在暴涨的情况。 4.将现货加入多头的币池。 5.将某个板块的币,比如gaMefi,小市值30%的币,作为一个指数。自己构建指数。 6.增加基本面数据。最近一段时间消耗的gas费等
常见问题
会一直更新: 1,360freewifi无法启动成功 驱动问题,安装360freeap_whole_setup_5.3.0.5020.exe 2,微信聊天记录无法迁移 需要在手机设置里把微信的本地网络开关打开。
中性策略概述
20221030 D:\天翼云盘下载\coin\part3\b圈量化课程高清版(文件较大,建议网速快的同学下载)\ 3.3.01 中性策略概述.mp4 观后感: 刑不行2022年新加的课程。 1,皮尔逊选股策略,有个柱状图,特别规律,从前0-10%,10%-20%,直至90%-100%收益一直递减。这样就很好的说明了这个策略的有效性非常高。需要深入研究一下这个策略。 2,中性策略在股票圈做多股票,做空股指,因为没法做空个股。但是在币圈,做空的对象换成打分在90%-100%这些币种,做多的是打分最高的10%币种。 如何做空股指? 3,对冲基金用的就是这种中性策略。选股策略是策略之王。最容易出成果。 4,alpha指的是选股策略收益,beta是大盘收益。对冲基金都是alpha - beta。 5,币圈现在由于有合约的存在,且bn上已经有100多种的币种可以同时做多做空,这就为在币圈用中性创造了条件,币种越多可以取得的alpha越多。 6,刑不行不太看好未来的中国的beta。 7,刑不行根据历史行情,预测还有一波下跌。 打算把这个皮尔逊策略和中性策略实盘起来。
保温杯中性
只做大币种和指数的合约(远离妖币,资金容量大) 长周期持仓(可以手动交易) 策略原理清晰可理解,追求稳定性,长期性 中性/保温杯中性,是量化策略之王,永远有生命力的策略。 中性策略收益有波动,不能保证稳赚,但是长期收益不会差。 未来方向: 1.适当扩展选币池子,可以手工增加你觉得不错的币。现在只有5个。 2.成交量前30%的币中做中性 3.增加多空数量不平衡的设置 ,降低回测。中性最怕妖币。在现阶段不用加,因为都是大币种和指数。不存在暴涨的情况。 4.将现货加入多头的币池。 5.将某个板块的币,比如gaMefi,小市值30%的币,作为一个指数。自己构建指数。 6.增加基本面数据。最近一段时间消耗的gas费等
常见问题
会一直更新: 1,360freewifi无法启动成功 驱动问题,安装360freeap_whole_setup_5.3.0.5020.exe 2,微信聊天记录无法迁移 需要在手机设置里把微信的本地网络开关打开。
中性策略概述
20221030 D:\天翼云盘下载\coin\part3\b圈量化课程高清版(文件较大,建议网速快的同学下载)\ 3.3.01 中性策略概述.mp4 观后感: 刑不行2022年新加的课程。 1,皮尔逊选股策略,有个柱状图,特别规律,从前0-10%,10%-20%,直至90%-100%收益一直递减。这样就很好的说明了这个策略的有效性非常高。需要深入研究一下这个策略。 2,中性策略在股票圈做多股票,做空股指,因为没法做空个股。但是在币圈,做空的对象换成打分在90%-100%这些币种,做多的是打分最高的10%币种。 如何做空股指? 3,对冲基金用的就是这种中性策略。选股策略是策略之王。最容易出成果。 4,alpha指的是选股策略收益,beta是大盘收益。对冲基金都是alpha - beta。 5,币圈现在由于有合约的存在,且bn上已经有100多种的币种可以同时做多做空,这就为在币圈用中性创造了条件,币种越多可以取得的alpha越多。 6,刑不行不太看好未来的中国的beta。 7,刑不行根据历史行情,预测还有一波下跌。 打算把这个皮尔逊策略和中性策略实盘起来。
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一直对量化的排名有点糊涂,今天搞清楚一下。
df['mean'] = df['close'].rolling(n).mean()
df['std'] = df['close'].rolling(n).std(ddof=0)
df['upper'] = df['mean'] + 2 * df['std']
df['lower'] = df['mean'] - 2 * df['std']
df['count'] = 0
df.loc[df['close'] > df['upper'], 'count'] = 1
df.loc[df['close'] < df['lower'], 'count'] = -1
df[factor_name] = df['count'].rolling(n).sum()
('Boll_count', True, [34], 0.5),
candle_begin_time symbol close 因子 Boll_count_[34] Boll_count_[34]rank Adosc[34] Adosc_[34]_rank
30 2023-03-20 08:00:00 BNBUSDT 332.62 4.00 1.0 3.0 0.846631 5.0 31 2023-03-20 08:00:00 BTCDOMUSDT 1680.20 3.75 8.0 5.0 1.000000 2.5 32 2023-03-20 08:00:00 BTCUSDT 27694.40 3.25 3.0 4.0 1.000000 2.5 33 2023-03-20 08:00:00 DEFIUSDT 598.40 1.75 -3.0 1.0 1.000000 2.5 34 2023-03-20 08:00:00 ETHUSDT 1728.27 2.25 -1.0 2.0 1.000000 2.5
BTCDOMUSDT bollcount根据K线算出来的值是8,也就是Boll_count_[34]的值。在5个币种种值最大,('Boll_count', True, [34], 0.5), 我们设置的是True,True的意思是值越大,排名的数值页就越大,所以它Boll_count_[34]rank的值是5,在所有5个Boll_count_[34]rank排名中值最大。算因子的时候是5.0*0.5,可以看到True的时候,这个最终的因子算出来也越大。最后就是因子的排序,这个没有True和False的概念(应该也是可以设置的),默认是做多因子最小的,做空因子最大的。
所以刚才('Boll_count', True, [34], 0.5),设置为True,表示这个因子算出来的值越大,这个因子的排名值也越大,然后就是算出来的最终因子也越大,最终因子默认是做多因子最小的,做空因子最大的,所以相当于做空这个因子。
然后再看Boll count的含义,看定义是突破上轨Bollcount记为1,突破下轨记为-1,按常理说是个趋势指标,但是设置为True,则是个反转指标。说明突破上轨越多,我就越要做空它。
相当于设置为True的话,单因子算出来的值越大,我就做空它。
设置为False的话,因子算出来的值越大,我就做多它。
一直对量化的排名有点糊涂,今天搞清楚一下。
df['mean'] = df['close'].rolling(n).mean()
df['std'] = df['close'].rolling(n).std(ddof=0)
df['upper'] = df['mean'] + 2 * df['std']
df['lower'] = df['mean'] - 2 * df['std']
df['count'] = 0
df.loc[df['close'] > df['upper'], 'count'] = 1
df.loc[df['close'] < df['lower'], 'count'] = -1
df[factor_name] = df['count'].rolling(n).sum()
('Boll_count', True, [34], 0.5),
candle_begin_time symbol close 因子 Boll_count_[34] Boll_count_[34]rank Adosc[34] Adosc_[34]_rank
30 2023-03-20 08:00:00 BNBUSDT 332.62 4.00 1.0 3.0 0.846631 5.0 31 2023-03-20 08:00:00 BTCDOMUSDT 1680.20 3.75 8.0 5.0 1.000000 2.5 32 2023-03-20 08:00:00 BTCUSDT 27694.40 3.25 3.0 4.0 1.000000 2.5 33 2023-03-20 08:00:00 DEFIUSDT 598.40 1.75 -3.0 1.0 1.000000 2.5 34 2023-03-20 08:00:00 ETHUSDT 1728.27 2.25 -1.0 2.0 1.000000 2.5
BTCDOMUSDT bollcount根据K线算出来的值是8,也就是Boll_count_[34]的值。在5个币种种值最大,('Boll_count', True, [34], 0.5), 我们设置的是True,True的意思是值越大,排名的数值页就越大,所以它Boll_count_[34]rank的值是5,在所有5个Boll_count_[34]rank排名中值最大。算因子的时候是5.0*0.5,可以看到True的时候,这个最终的因子算出来也越大。最后就是因子的排序,这个没有True和False的概念(应该也是可以设置的),默认是做多因子最小的,做空因子最大的。
所以刚才('Boll_count', True, [34], 0.5),设置为True,表示这个因子算出来的值越大,这个因子的排名值也越大,然后就是算出来的最终因子也越大,最终因子默认是做多因子最小的,做空因子最大的,所以相当于做空这个因子。
然后再看Boll count的含义,看定义是突破上轨Bollcount记为1,突破下轨记为-1,按常理说是个趋势指标,但是设置为True,则是个反转指标。说明突破上轨越多,我就越要做空它。
相当于设置为True的话,单因子算出来的值越大,我就做空它。
设置为False的话,因子算出来的值越大,我就做多它。
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