波動率
如何計算交易的最佳標準偏差帶？
我在去趨勢數據上使用標準偏差帶（6 個帶）進行交易。如何使用神經網路或具有標準偏差帶的 GA 找到最有利可圖的信號？我應該先找到趨勢線的 n 根柱的斜度（例如，50 根柱線趨勢線的斜率為 30 度）然後計算波段距離到定價，最後找到信號的機率分佈嗎？這是正確的方法嗎？歡迎有良好掌握信號處理和機率知識的人提出任何意見。
您需要定義您正在搜尋的參數（即波段數、趨勢線的斜率、一些將斜率與趨勢線相關聯的函式等）。然後，您可以使用您最喜歡的優化器來確定哪些參數滿足您的損益目標。
當然，您的方法是肯定會賠錢的方法，因為這種曲線擬合模型不會過時地泛化。為什麼優化器辨識的參數和函式形式需要解釋未來的回報，沒有理論上的推理。也不清楚你的策略是什麼——趨勢跟踪或突破時的均值回歸——這表明這裡沒有太多的理論基礎。
沿著你做多/做空和某些波段的更好方法是 Marco Avellaneda @ NYU的附件。更好的是退後一步，對市場進行實證觀察，然後擬合一個理論（統計學家稱之為“數據生成過程”）來解釋你的觀察。然後嘗試建立一個反映你的理論的模型。
計算標準偏差有點複雜。標準差用於根據過去數據進行預測。為了計算它，首先計算一組數據的平均值，然後從每個數據中減去平均值，對每個結果取平方並創建總和，然後將其除以數據總數減一。然後將所有平變異數的總和除以小於總數據的數字。這個數字的平方根稱為標準差。