41AI日筆記 (2)＠土學籽店｜PChome Online 個人新聞台

2021-04-03 14:49:52| 人氣6,671| 回應0 | 上一篇 | 下一篇

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拓思資訊

1.) 高報酬伴隨著高風險

2.) 使用多策略來分散風險

3.) 策略管理,權重分配,資金調整

4.) 策略之間的相關係數要低,才能分散風險

5.) 策略太多,反而不易找到害群之馬

6.) 策略多,績效不見得會比較好

7.) DrawDown 交易開關

8.) 一般來說,策略創新高之際,便有可能會拉回

9.) 牛熊比例法,其比例非線性,且過度管理績效未必會好

10.) 馬可維茲(特定風險下追求最大的報酬)

FinLab

1.) AI 投資可否超越大盤?

2.) 網路上的 Comet 平台,可協助做資料分析

3.) Machine Learning 可能會使你誤以為績效很好.

4.) 無效率的市場才有程式交易的機會

5.) 策略無效,有時要檢討的是流程

6.) 調到最佳參數不見得堪用

7.) 優化的過程要跑多少次才適合,又不會 overfitting?

8.) CSCV(切割時間,做各種組合來回測),解決了 in sample/out of sample 的問題

9.) 把成功的人丟到不同的環境,表現是否一致?那股票呢?

10.) 避免 overfitting, 中上的策略就好了

我要檢舉

台長： BM2MUU

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