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胡同"每日, SPY 免费有奖竞猜" , 成绩统计表

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发表于 2017-6-7 09:18 PM | 显示全部楼层 |阅读模式


本帖最后由 坚强的蛋炒饭 于 2017-6-7 09:46 PM 编辑

别的不说了. 看图.   test1.png
感谢组织者.


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7

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发表于 2017-6-7 10:39 PM | 显示全部楼层
怎么没有我的名字?
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发表于 2017-6-7 11:14 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 fzfz 于 2017-6-7 11:16 PM 编辑



最近一直选跌。
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发表于 2017-6-7 11:27 PM | 显示全部楼层
有心人啊

喜欢用数据说话


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发表于 2017-6-8 01:45 AM | 显示全部楼层

俄在“胡同每日, SPY 免费有奖竞猜”  选的, 很多时候不是俄的真实猜想,是和俄在ysc  那里猜的相反, 是俄的hedge,  不要相信俄亚。

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发表于 2017-6-8 05:42 AM | 显示全部楼层
这个需要经过一轮熊市才能看得更准确
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发表于 2017-6-8 06:28 AM | 显示全部楼层
一图胜过千言万语。谢谢“坚强的蛋炒饭”,支持“坚强的蛋炒饭”,希望“坚强的蛋炒饭”每隔一两个月,运行一下您的程序,给出这样的历史统计。
统计数据最有说服力,向acoust,Bencat,oldwolf等等胜算率高,能赚钱的朋友们致敬。
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发表于 2017-6-8 07:21 AM | 显示全部楼层
一个字: 厉害! 啥都不说了! 看图说话!
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 楼主| 发表于 2017-6-8 10:39 AM | 显示全部楼层
sunny 发表于 2017-6-7 10:39 PM
怎么没有我的名字?

不好意思. 更新了.
你的结果不错. 但样本量较少, 不太具有强说服力. 但大有希望. 加油. 继续前进!
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 楼主| 发表于 2017-6-8 10:40 AM | 显示全部楼层
本帖最后由 坚强的蛋炒饭 于 2017-6-8 10:55 AM 编辑

更新一下:
test1.png

"源济"(次次选涨)代表了牛市, 如果做一个"参考基", 并考虑样本数(>50参与次数为准), 那么样本名(星号标注): QQQ?, Bencat, ysc, acoust 都是不错的算法. 另外 coexist 也是有希望成为很好的算法.

("源济" 对的%总和:错的%总和 = 1.8:1 ,  1.8以上(或0.55以下, 1/1.8)  的大样本数的都是有希望成为好的算法, 样本数太少的不好下结论.)

图中方框标注说明: 猜对次数比率 与 赚钱与否 是有差别的. 有时差别还是挺大的.

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发表于 2017-6-8 10:51 AM | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2017-6-8 11:05 AM | 显示全部楼层
本帖最后由 坚强的蛋炒饭 于 2017-6-8 11:07 AM 编辑
Elephant 发表于 2017-6-8 05:42 AM
这个需要经过一轮熊市才能看得更准确


你的问题已经恢复了. 打星号的样本, 都是大样本数, 既选涨也选跌. 见上.
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发表于 2017-6-8 12:21 PM | 显示全部楼层
坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-8 10:40 AM
更新一下:

感谢蛋炒饭。这个统计就是卷积运算的结果。
以这个统计为例,结合我在中科大教学经验,科普一下什么是“卷积”?“卷积”能干什么?
其实,卷积一点也不神秘。卷积的内涵就是两个函数的乘积的时间积累。
就拿蛋炒饭的统计为例,
(1) 股票每天涨或跌,是一个时间序列,定义为一个 H(T, t)函数, 其中,T代表时间涵盖区间, t代表横坐标时间,
(2) 每个人,单次猜涨或跌,其实就是一个二值函数,用G(t)表示,
(3) 两个函数的乘积的含义是: G(t) * H(T, t) = 1, 猜对, 就是Market涨猜成涨, 或Market跌猜成跌。
                       G(t) * H(T, t) = 0, 猜错, 就是Market涨猜成跌, 或Market跌猜成涨。
(4) “卷积”是一种积分运算,对离散体系就是加和的意思(見公式):

acoust的猜对因子,大于黄金分割率1.62,属于好系统。
acoust的 胜算率 = 获胜次数/总交易次数 = 47/(47+26) = 64.4% 我为他点赞。
建立一个自动交易系统的核心就是要寻找特征函数G(t)的,它是交易规则的集合体,构成一个网络关系。“回测”其实就是这个特征函数G(t),在股票时间序列上的卷积运算。
convolution.png

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 楼主| 发表于 2017-6-8 12:37 PM | 显示全部楼层
本帖最后由 坚强的蛋炒饭 于 2017-6-8 12:42 PM 编辑
盈透阿狗 发表于 2017-6-8 12:21 PM
感谢蛋炒饭。这个统计就是卷积运算的结果。
以这个统计为例,结合我在中科大教学经验,科普一下什么是“ ...


B̷̤͇r̢̙̜á̸͟͞vo͔̜͉͖̜͋͊̂͌ͯ̚ !
(没想到咱们是半个校友啊, )
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发表于 2017-6-8 01:14 PM | 显示全部楼层
坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-8 12:37 PM
B̷̤͇r̢̙̜á̸͟͞vo͔̜͉͖̜& ...

幸会,幸会:-) 想必你对裤子大东区的蛋炒饭仍然记忆犹新。 。 。
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发表于 2017-6-9 07:14 PM | 显示全部楼层
盈透阿狗 发表于 2017-6-8 12:21 PM
感谢蛋炒饭。这个统计就是卷积运算的结果。
以这个统计为例,结合我在中科大教学经验,科普一下什么是“ ...
建立一个自动交易系统的核心就是要寻找特征函数G(t)的,它是交易规则的集合体,构成一个网络关系。“回测”其实就是这个特征函数G(t),在股票时间序列上的卷积运算。

言简意赅wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Convolution


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发表于 2017-6-9 07:22 PM | 显示全部楼层
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发表于 2017-6-9 07:28 PM | 显示全部楼层
坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-8 10:40 AM
更新一下:

请问“蛋炒饭”先生一个技术问题,您是用什么语言/script编程,如何做到上面的这个统计?我曾经统计过“嘁哩喀喳”的5718次张贴,得到其生活习性,但仍好奇您的做法,请指点。谢谢。
  
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发表于 2017-6-11 10:42 PM | 显示全部楼层
坚强的蛋炒饭 发表于 2017-6-8 11:39 AM
不好意思. 更新了.
你的结果不错. 但样本量较少, 不太具有强说服力. 但大有希望. 加油. 继续前进!

谢谢更新! 好像漏了三次。:)

点评

SPY变化在 [-0.09%, +0.09%] 之间就不统计的.  发表于 2017-6-12 10:35 AM
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