Quant Trading 量化交易 是我很想教会给大家的交易终极形态！ 不用再失眠被市场吓醒！不再错过行情！不用再熬夜盯盘！ 不再被情绪牵着鼻子走，不再不清不楚地亏钱了！ 我尽我的能力 提供内容（YouTube)、知识（Tradveller Hub）、工具（Cybotrade）、平台（Umbrella Fund） 让交易这件事情的 持续可发展性 可以发挥到极致！ 甚至孵化有潜力成为有足够竞争力的hedge fund，我们把最好的alpha策略聚集在一起， 一起杠杆更大的资本/资金进来，靠量化交易可以让你的各种想象成为现实！ 2028 年前，以Umbrella Fund为平台，大家一起达到AUM $1 Billion （十亿美金）。 留言“🔥”，如果你已经先“看到了”！

今天，让我们深入了解一种可以更有效评估你交易策略的关键指标：Sortino Ratio。 ✏什么是 Sortino 比率？ Sortino 比率是 Sharpe 比率的变体，它区分了有害波动和总体波动。通过关注下行风险，它提供了市场下跌期间您策略表现的更清晰图景。 ✏公式： >>>>>Sortino Ratio = (Rx – Rf) / StdDev -Rx 其中： - Rx​ 代表投资组合的平均回报率 - Rf​ 代表无风险利率 - StdDev -Rx​ 代表投资组合负回报率的标准差 与考虑所有波动的 Sharpe 比率不同，Sortino 比率仅参考负收益，使其成为风险调整后收益的更准确衡量标准。 ✏Why Sortino Ratio？ - 关注下行风险：它帮助你了解你的策略在防止损失方面的表现。 - 更好的决策：提供更清晰的风险调整后收益图景，有助于做出更明智的投资决策。 - 增强比较：允许更好地比较具有类似收益但不同风险状况的策略。 ✏想象两个组合： - 组合 A 具有稳定的收益和较小的波动。 - 组合 B 具有相似的平均收益但有显著的跌幅。 Sortino 比率帮助您看到组合 A 的风险较小，即使平均收益可能相同。 Q: 在交易决策中，你们考虑下行风险的频率是多少？

🫲🏻🫱🏻手动时…… 是可以赚钱 可是还是要花点时间看盘 而且抓都是看趋势 玩多点长线～ 🎯量化后…… Focus的点就不同了 去找市场的 leading因子 不断的回测 优化我的策略 稳定后就是春天了 好的策略给他继续跑 然后再继续找因子来组合 回测 沉溺在不被情绪影响的环境中。 #你不需要有钱才开始 #只需要有认知来开始 你们也想跟我一样从零基础 到学习量化的话～ 留言「🔥」。

✏️什么是过度拟合? 过度拟合是指在训练模型时，模型对训练数据的拟合过于精确，导致其无法很好地泛化到新的数据上。在这种情况下，模型会对训练数据中的噪声和细节过度敏感，进而表现出在训练数据上效果很好，但在测试数据上表现不佳的现象。 ✏️过度拟合是如何发生的？ 过度拟合通常发生在以下几种情况下： 1️⃣模型过于复杂：使用过多的特征或过于复杂的模型结构（例如, MA + MACD + BB + RSI）。 2️⃣训练数据不足：训练数据样本量过少，导致模型过度依赖这些有限的数据点。 3️⃣训练时间过长：模型在训练数据上训练时间过长，逐渐开始学习训练数据中的噪声。 ✏️如何防止过度拟合？ 为了防止过度拟合，可以采用以下几种方法： 1️⃣前向步进（Walk Forward）前向步进是一种验证模型性能的方法，通过将数据集划分为多个时间段，依次训练和测试模型。这种方法能够有效评估模型在不同时间段的泛化能力，避免过度拟合。 2️⃣热力图优化（Heatmap Optimization）使用热力图来可视化不同参数组合下模型的表现，可以帮助我们找到最佳参数组合，避免过度拟合。通过观察热力图中的趋势和模式，可以选择出在多个数据集上表现良好的参数组合。 3️⃣交叉验证（Cross-Validation）将数据集分成多个子集，交替进行训练和验证。这种方法能够确保模型在不同的数据集上都有良好的表现，减少过度拟合的风险。 4️⃣正则化（Regularization）在模型训练过程中加入正则化项，例如L1或L2正则化，可以限制模型的复杂度，防止过度拟合。 希望这篇文章能帮助大家更好地理解过度拟合以及如何防止它！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论~