仅供参考 - 我在10,000个样本中使用随机翻倍进行了几百次模拟,但盈利能力没有显着变化( -3%)。
1附件我的关于期间一致的代码(即只有所有第一,第二,...,第24小时)西格玛有一个错误。我纠正了这一点,并不意外,西格玛收敛了大量的样本。尽管如此,它对Pivot统计数据没有任何未知的影响。
1附件根据FF成员关于在各种环境中更好地工作的枢轴的想法,我使用周期一致的范围(即滚动每日H-L)作为过滤日常枢轴的入口的过滤器。范围检测逻辑输入的时间与sigma <= 1.5一样长,并且输入sigma = 1.5的趋势。对于第一种方法,与非滤波条目相比,损失统计数据提高了50%,支持该理论的命中率更高。对于后者,他们保持或多或少相同。起初,我不确定我是否有正确的西格马,因为目前的计算表明它的长尾很长......