我开始对锤形烛台模式的有效性进行一些研究,并将其用于交易算法。
为了补充这一点,我正在寻找其他人对烛台模式的看法:这是一种有效的权衡模式吗?如果不是为什么,为什么?
我了解锤子在人类心理方面可以代表什么,这似乎是合乎逻辑的。然而,从阅读中可以看出一个普遍的主题
“看起来不错的东西,通常不会长期有效”
因此,围绕这一点进行讨论会很有用。
我开始对锤形烛台模式的有效性进行一些研究,并将其用于交易算法。
为了补充这一点,我正在寻找其他人对烛台模式的看法:这是一种有效的权衡模式吗?如果不是为什么,为什么?
我了解锤子在人类心理方面可以代表什么,这似乎是合乎逻辑的。然而,从阅读中可以看出一个普遍的主题
“看起来不错的东西,通常不会长期有效”
因此,围绕这一点进行讨论会很有用。
@cardycakes,在成为 StackOverflow 的成员四年多之后,您将亲身体验社区实践以鼓励与MCVE相关的问题。在我们更接近解决方案之前,这很可能会在这里伤害到您。您可能更愿意编辑和更新您的原始帖子,以便更接近此 S/O 标准做法,发布您迄今为止尝试过的内容和面临的结果,讨论优点,而不是仅仅谈论意见。
可能想要使用TruStrategy {SDAAT}方法,在5D中工作,以便为您的量化模型隔离主成分:
Step 0:
定义规则:
S选择政策:指定您的量化模型将使用的交易工具
D ETECT POLICY:说明 Hammer-formation 详细信息 - 所有提供进入交易的信号
CT政策:说明交易的确切类型),您计划进入,一旦 Detect 提供信号
LLOCATE POLICY:说明要使用的交易头寸规模和交易管理规则
T ERMINATE POLICY:说明交易终止的确切规则
Step 1:
开发您的 Hammer-detector,解析历史数据(根据 Select Policy 所述)并生成事件信封的数据(以运行 Act & Terminate Policies)
Step 2:
给定您首选的分配政策,验证您可能会感兴趣的所有法案政策,以生成有关所选工具/时间框架/首选交易风格的 SDAAT-TruStrategy 可实现量化模型性能的定量支持的代表性数据
你所有问题的答案以及你所有为什么是和为什么不的答案都接近于以优点为中心、基于证据、定量支持、可重复和可验证的,并且与MCVE 相关。Q.E.D.
讨论假设不是 StackOverflow 的主要目标