梦中故乡情
心随淡云仙鹤-想到什么说什么
博文
(2025-04-04 08:16:07)
股市好的时候都赚钱，但那是市场在给钱，不一定是自己多牛。现在猜低点，高点和赌博一样。
避免的办法就是量化。协整量化就是卖出某个股票或股票集的时候，同时买入某个有协整关系的股票或股票集。虽然赚钱慢，但睡得好，什么都不怕。
这次大水退去后，有对cointegrationquanttrading有研究的朋友，我们能不能建立一个小组来相互学习？有兴趣的联系我。希望您起码[阅读全文]
(2025-03-24 19:18:00)
上次我说到。那么如何确定个时间点来用QQQ/SPY（arbitrage）套利？也就是同时卖出其中一个，买入其中一个，卖哪，买哪个？
下面在下写的小程序来回答这个问题。第一步：协整性检验(CointegrationTest)，确定QQQ/SPY有协整性。这一步实际上是多余的，人人都知道QQQ/SPY的关系。当然是协整的。有时候QQQ强，有时候SPY强。但我把这一步留下了。因为如果要计算多个股票，甚至不知[阅读全文]
(2025-03-24 18:26:51)
如果有人喜欢IRONCONDOER，那么最近可能有点怀疑人生。但如果能理解背后的逻辑，就不会有情绪的干扰。一般来讲，设定IronCondor处选择合适的时间点，一个重要的内容是LEG的距离。距离太远，看起来风险小但利润大大减少，遇到大的波动，反而输钱。太近那么赢得机会大大减少，虽然看起来盈利不错。这里讨论得是，在到期之前不调整腿得情况。一般不建议调整，因为那实际[阅读全文]
(2025-03-24 16:33:20)
贫穷父亲的“面包”一个贫穷的父亲，在即将远行的儿子面前，拿出一块砖头，告诉他这是一块面包，希望以此鼓励儿子。儿子带着父亲的“面包”，踏上了旅程。路途艰辛，儿子饥肠辘辘，但他始终相信父亲的话，将那块砖头视作珍贵的食物。最终，儿子凭借着这份信念，成功抵达了目的地。这个故事告诉我们，人类的情感对健康至关重要。父亲的善意谎言，给[阅读全文]
(2025-03-20 08:35:34)
前面说了，ML非常简单，你可以看看附图。一分钟可以出结果。我做一顿饭还得几小时。机器学习模型的出现，如支持向量机（SVC）、随机森林（RandomForestClassifier）和XGBoost，似乎为这一目标带来了希望。然而，尽管这些模型在许多领域都展现出了强大的预测能力，但在股票预测中，它们的可靠性却受到了诸多挑战。股票市场太复杂，数据有太多噪音，规律变化太快，机器学习[阅读全文]
(2025-03-19 15:47:38)
游戏设置：
你参加一个游戏节目。
有三扇门，其中一扇门后有一辆汽车，另外两扇门后是山羊。
你选择一扇门（例如，1号门），但暂时不打开。
主持人行为：
主持人（他知道每扇门后的情况）会在你没有选择的另外两扇门中，打开一扇后面是山羊的门（例如，3号门）。
现在你有两个选择：坚持你最初的选择（1号门），或者改变选择，选择剩下的那[阅读全文]
(2025-03-19 09:26:53)
(2025-03-17 10:36:09)
在股票市场中，我们不仅关注价格的平均水平和波动幅度，还应深入了解价格分布的形态。峰度（Kurtosis）正是用来衡量价格分布“尖峰”和“肥尾”程度的重要指标。什么是峰度？峰度描述的是数据分布的“尖峰”和“肥尾”程度。高峰度（尖峰肥尾）：价格分布呈现尖峰状，意味着价格波动集中在平均值附近，但出现极端波动（“肥尾”）的[阅读全文]
(2025-03-17 09:59:41)
股票背离(divergence)指的是股票价格走势与某些技术指标（如相对强弱指标RSI、移动平均线MACD、成交量等）的走势不一致的现象。简单来说，就是股票价格和技术指标“唱反调”了。这个大家都知道，我今天说的是波动率背离和共同整合(协整）背离。例如，0DTESPX交易。盘中隐含波动率（IV）有其自身的标准差（sigma）。你可以将盘中波动变化分为：小幅、中幅、大幅和巨[阅读全文]
(2025-03-16 20:38:54)
说起AI机器学习，有人觉得很神秘，实际上很简单，比我做盘东坡肉还要简单。先看一个程序例子：喂给机器IRS10，RSI14，IV，单日变化，交易量变化等，让它学习去，然后发展出一个股票预测模型，根据它来测试策略的可靠性。篇幅有限，只留了主要部分。模型选择：选择一个机器学习模型，在这个例子中是RandomForestClassifier（随机森林分类器）。随机森林以其处理复杂关系和[阅读全文]
