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.
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