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🚀Nouvelles passionnantes ! Le nouvel Optimiseur de Recherche de Grille #CorrAI est là pour dynamiser vos stratégies de trading !
📈 Apprenez à optimiser une simple stratégie #BTC TSF pour des rendements plus élevés et un risque plus faible.
Plongez et commencez à peaufiner vos transactions dès aujourd'hui !
#QuantTrading #algotrade
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Optimisez Votre Stratégie de Backtesting avec le Grid Search de CorrAI !
Nous sommes ravis d'annoncer la sortie de la fonctionnalité Grid Search Optimiser dans CorrAI ! Cet outil puissant permet aux traders d'affiner leurs stratégies en testant systématiquement des combinaisons de paramètres pour maximiser les rendements, améliorer les ratios de Sharpe et minimiser les pertes maximales (MDD). Dans cet article, nous allons expliquer comment appliquer le Grid Search Optimiser bidimensionnel à une stratégie de trading simple de Prévision de Série Temporelle (TSF) pour le Bitcoin (BTC).
La Stratégie de Trading
La stratégie que nous allons optimiser est simple :
La Stratégie de Trading
La stratégie que nous allons optimiser est simple :
📊 Je viens de terminer une analyse approfondie d'une stratégie de réversion à la moyenne utilisant la normalisation Z-score.
✅ Sharpe : 3,47
⚠️ Mais 75 % des transactions sont proches de zéro ou perdantes.
🧠 Une étude sur le signal… ou le bruit ?
380747342523806663216682451100460
✅ Sharpe : 3,47
⚠️ Mais 75 % des transactions sont proches de zéro ou perdantes.
🧠 Une étude sur le signal… ou le bruit ?
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Une dissection quant à 198% de la mean reversion BTC basée sur le Z-Score
Résumé Exécutif
Dans cet article, j'explore une
stratégie de trading utilisant la normalisation Z-score—un outil bien établi dans l'analyse de la mean-reversion. J'ai construit et testé cette stratégie sur une plateforme sans code appelée CorrAI, et actuellement, je la teste en avant. Bien que les retours du backtest et des métriques comme le ratio de Sharpe (3.47) et le ratio de Calmar (16.94) soient convaincants, un examen plus attentif de la distribution des retours révèle un possible surajustement et une concentration de risque dans les valeurs aberrantes. La répartition suivante n'est pas une approbation de la stratégie, mais une étude de cas en diligence raisonnable statistique.
Dans cet article, j'explore une
stratégie de trading utilisant la normalisation Z-score—un outil bien établi dans l'analyse de la mean-reversion. J'ai construit et testé cette stratégie sur une plateforme sans code appelée CorrAI, et actuellement, je la teste en avant. Bien que les retours du backtest et des métriques comme le ratio de Sharpe (3.47) et le ratio de Calmar (16.94) soient convaincants, un examen plus attentif de la distribution des retours révèle un possible surajustement et une concentration de risque dans les valeurs aberrantes. La répartition suivante n'est pas une approbation de la stratégie, mais une étude de cas en diligence raisonnable statistique.
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