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🚀 Spannende Neuigkeiten! Der neue Grid Search Optimiser von #CorrAI ist da, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren!
📈 Erfahren Sie, wie Sie eine einfache #BTC TSF-Strategie für höhere Renditen und geringeres Risiko optimieren können.
Tauchen Sie ein und beginnen Sie noch heute, Ihre Trades zu verfeinern!
#QuantTrading #algotrade
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Optimieren Sie Ihre Backtesting-Strategie mit CorrAIs Grid Search!
Wir freuen uns, die Veröffentlichung der Grid Search Optimiser-Funktion in CorrAI anzukündigen! Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es Händlern, ihre Strategien zu verfeinern, indem sie systematisch Parameterkombinationen testen, um die Renditen zu maximieren, die Sharpe-Ratios zu verbessern und die maximalen Rückgänge (MDD) zu minimieren. In diesem Artikel werden wir durchgehen, wie man den zweidimensionalen Grid Search Optimiser auf eine einfache Zeitreihenprognose (TSF) Handelsstrategie für Bitcoin (BTC) anwendet.
Die Handelsstrategie
Die Strategie, die wir optimieren werden, ist einfach:
Die Handelsstrategie
Die Strategie, die wir optimieren werden, ist einfach:
Optimieren Sie Ihre Backtesting-Strategie mit CorrAIs Grid Search!
Wir freuen uns, die Veröffentlichung der Grid Search Optimiser-Funktion in CorrAI anzukündigen! Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es Händlern, ihre Strategien zu verfeinern, indem sie systematisch Parameterkombinationen testen, um die Renditen zu maximieren, die Sharpe-Ratios zu verbessern und die maximalen Rückgänge (MDD) zu minimieren. In diesem Artikel werden wir durchgehen, wie man den zweidimensionalen Grid Search Optimiser auf eine einfache Zeitreihenprognose (TSF) Handelsstrategie für Bitcoin (BTC) anwendet.
Die Handelsstrategie
Die Strategie, die wir optimieren werden, ist einfach:
Die Handelsstrategie
Die Strategie, die wir optimieren werden, ist einfach:
Eine 198% Quant-Zerlegung der Z-Score-basierten BTC-Mittelwertumkehr
Zusammenfassung
In diesem Artikel untersuche ich eine
Handelsstrategie unter Verwendung der Z-Score-Normalisierung – ein gut etabliertes Werkzeug in der Mittelwertumkehranalyse. Ich habe diese Strategie auf einer No-Code-Plattform namens CorrAI entwickelt und getestet und teste sie derzeit im Vorwärtsmodus. Während die Backtest-Renditen und Kennzahlen wie der Sharpe-Ratio (3.47) und der Calmar-Ratio (16.94) überzeugend sind, zeigt ein genauerer Blick auf die Verteilung der Renditen mögliche Überanpassung und Risikokonzentration in Ausreißern. Die folgende Analyse ist keine Befürwortung der Strategie, sondern eine Fallstudie in statistischer Sorgfaltspflicht.
In diesem Artikel untersuche ich eine
Handelsstrategie unter Verwendung der Z-Score-Normalisierung – ein gut etabliertes Werkzeug in der Mittelwertumkehranalyse. Ich habe diese Strategie auf einer No-Code-Plattform namens CorrAI entwickelt und getestet und teste sie derzeit im Vorwärtsmodus. Während die Backtest-Renditen und Kennzahlen wie der Sharpe-Ratio (3.47) und der Calmar-Ratio (16.94) überzeugend sind, zeigt ein genauerer Blick auf die Verteilung der Renditen mögliche Überanpassung und Risikokonzentration in Ausreißern. Die folgende Analyse ist keine Befürwortung der Strategie, sondern eine Fallstudie in statistischer Sorgfaltspflicht.
Eine 198% Quant-Zerlegung der Z-Score-basierten BTC-Mittelwertumkehr
Zusammenfassung
In diesem Artikel untersuche ich eine
Handelsstrategie unter Verwendung der Z-Score-Normalisierung – ein gut etabliertes Werkzeug in der Mittelwertumkehranalyse. Ich habe diese Strategie auf einer No-Code-Plattform namens CorrAI entwickelt und getestet und teste sie derzeit im Vorwärtsmodus. Während die Backtest-Renditen und Kennzahlen wie der Sharpe-Ratio (3.47) und der Calmar-Ratio (16.94) überzeugend sind, zeigt ein genauerer Blick auf die Verteilung der Renditen mögliche Überanpassung und Risikokonzentration in Ausreißern. Die folgende Analyse ist keine Befürwortung der Strategie, sondern eine Fallstudie in statistischer Sorgfaltspflicht.
In diesem Artikel untersuche ich eine
Handelsstrategie unter Verwendung der Z-Score-Normalisierung – ein gut etabliertes Werkzeug in der Mittelwertumkehranalyse. Ich habe diese Strategie auf einer No-Code-Plattform namens CorrAI entwickelt und getestet und teste sie derzeit im Vorwärtsmodus. Während die Backtest-Renditen und Kennzahlen wie der Sharpe-Ratio (3.47) und der Calmar-Ratio (16.94) überzeugend sind, zeigt ein genauerer Blick auf die Verteilung der Renditen mögliche Überanpassung und Risikokonzentration in Ausreißern. Die folgende Analyse ist keine Befürwortung der Strategie, sondern eine Fallstudie in statistischer Sorgfaltspflicht.
Schau dir meinen Artikel über Seeking Alpha zu #BTC (+750% Alpha im Vergleich zu Halten) an, kritisiere mich :) (NFA | #Quant #TradingStrategies💼💰 Backtest auf CorrAI)
Auf der Suche nach Alpha bei BTC (+750% Alpha vs Halten), roast mich :) (NFA | Quant-Strategie-Rücktest auf CorrAI)
GM, Mädchen und Jungs
Ich habe eine langfristige, alpha-generierende Strategie erforscht, die Triple Exponential Moving Average (TEMA) und Zeitreihenvorhersage (TSF) mit 6 Jahren BTC-Daten vergleicht. Bisher hat es eine Überrendite von +750% gegenüber einfachem BTC-Halten gezeigt.
Haftungsausschluss: Dieser Beitrag ist keine Finanzberatung. Er wird ausschließlich für akademische Diskussionen und quantitative Forschungszwecke geteilt.
Indikatoren:
TSF (Zeitreihenvorhersage)
Eine bewegte lineare Regression mit einer kleinsten Quadrate-Anpassung pro Balken.
Ähnlich in der Sanftheit wie gleitende Durchschnitte, beinhaltet jedoch den Trend.
Ich habe eine langfristige, alpha-generierende Strategie erforscht, die Triple Exponential Moving Average (TEMA) und Zeitreihenvorhersage (TSF) mit 6 Jahren BTC-Daten vergleicht. Bisher hat es eine Überrendite von +750% gegenüber einfachem BTC-Halten gezeigt.
Haftungsausschluss: Dieser Beitrag ist keine Finanzberatung. Er wird ausschließlich für akademische Diskussionen und quantitative Forschungszwecke geteilt.
Indikatoren:
TSF (Zeitreihenvorhersage)
Eine bewegte lineare Regression mit einer kleinsten Quadrate-Anpassung pro Balken.
Ähnlich in der Sanftheit wie gleitende Durchschnitte, beinhaltet jedoch den Trend.
Auf der Suche nach Alpha bei BTC (+750% Alpha vs Halten), roast mich :) (NFA | Quant-Strategie-Rücktest auf CorrAI)
GM, Mädchen und Jungs
Ich habe eine langfristige, alpha-generierende Strategie erforscht, die Triple Exponential Moving Average (TEMA) und Zeitreihenvorhersage (TSF) mit 6 Jahren BTC-Daten vergleicht. Bisher hat es eine Überrendite von +750% gegenüber einfachem BTC-Halten gezeigt.
Haftungsausschluss: Dieser Beitrag ist keine Finanzberatung. Er wird ausschließlich für akademische Diskussionen und quantitative Forschungszwecke geteilt.
Indikatoren:
TSF (Zeitreihenvorhersage)
Eine bewegte lineare Regression mit einer kleinsten Quadrate-Anpassung pro Balken.
Ähnlich in der Sanftheit wie gleitende Durchschnitte, beinhaltet jedoch den Trend.
Ich habe eine langfristige, alpha-generierende Strategie erforscht, die Triple Exponential Moving Average (TEMA) und Zeitreihenvorhersage (TSF) mit 6 Jahren BTC-Daten vergleicht. Bisher hat es eine Überrendite von +750% gegenüber einfachem BTC-Halten gezeigt.
Haftungsausschluss: Dieser Beitrag ist keine Finanzberatung. Er wird ausschließlich für akademische Diskussionen und quantitative Forschungszwecke geteilt.
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Eine bewegte lineare Regression mit einer kleinsten Quadrate-Anpassung pro Balken.
Ähnlich in der Sanftheit wie gleitende Durchschnitte, beinhaltet jedoch den Trend.
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