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đ Spannende Neuigkeiten! Der neue Grid Search Optimiser von #CorrAI ist da, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren!
đ Erfahren Sie, wie Sie eine einfache #BTC TSF-Strategie fĂŒr höhere Renditen und geringeres Risiko optimieren können.
Tauchen Sie ein und beginnen Sie noch heute, Ihre Trades zu verfeinern!
#QuantTrading #algotrade
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Optimieren Sie Ihre Backtesting-Strategie mit CorrAIs Grid Search!
Wir freuen uns, die Veröffentlichung der Grid Search Optimiser-Funktion in CorrAI anzukĂŒndigen! Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es HĂ€ndlern, ihre Strategien zu verfeinern, indem sie systematisch Parameterkombinationen testen, um die Renditen zu maximieren, die Sharpe-Ratios zu verbessern und die maximalen RĂŒckgĂ€nge (MDD) zu minimieren. In diesem Artikel werden wir durchgehen, wie man den zweidimensionalen Grid Search Optimiser auf eine einfache Zeitreihenprognose (TSF) Handelsstrategie fĂŒr Bitcoin (BTC) anwendet.
Die Handelsstrategie
Die Strategie, die wir optimieren werden, ist einfach:
Die Handelsstrategie
Die Strategie, die wir optimieren werden, ist einfach:
Eine 198% Quant-Zerlegung der Z-Score-basierten BTC-Mittelwertumkehr
Zusammenfassung
In diesem Artikel untersuche ich eine
Handelsstrategie unter Verwendung der Z-Score-Normalisierung â 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 VorwĂ€rtsmodus. WĂ€hrend die Backtest-Renditen und Kennzahlen wie der Sharpe-Ratio (3.47) und der Calmar-Ratio (16.94) ĂŒberzeugend sind, zeigt ein genauerer Blick auf die Verteilung der Renditen mögliche Ăberanpassung und Risikokonzentration in AusreiĂern. Die folgende Analyse ist keine BefĂŒrwortung der Strategie, sondern eine Fallstudie in statistischer Sorgfaltspflicht.
In diesem Artikel untersuche ich eine
Handelsstrategie unter Verwendung der Z-Score-Normalisierung â 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 VorwĂ€rtsmodus. WĂ€hrend die Backtest-Renditen und Kennzahlen wie der Sharpe-Ratio (3.47) und der Calmar-Ratio (16.94) ĂŒberzeugend sind, zeigt ein genauerer Blick auf die Verteilung der Renditen mögliche Ăberanpassung und Risikokonzentration in AusreiĂern. Die folgende Analyse ist keine BefĂŒrwortung der Strategie, sondern eine Fallstudie in statistischer Sorgfaltspflicht.
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