博客 | 阿布量化 | AbuQuant

博客文章

道生一

基于道氏理论通过大数据模式识别生成一维特征，一维特征数据化网站中涉及的一维特征示例

一生二

两组一维特征进行交织融合共振测评，通过大数据模式识别生成二维特征，二维特征数据化，网站中涉及的二维特征示例

二生三

通过多组二维特征数据联合构建生成三维交易场景模型，本质简单来说就是构建特征工程，二生三所构建的模型最终是需要应用在预测上

三生万物

混沌秩序与拉普拉斯妖-宏观秩序&微观秩序与云的位置&钱的位置-人工智能的能力上限在量化领域的展望-交易成本与概率优势

AI智能涨跌幅预测 == 瞎猜 ?

量化最大的自身光环是高数据量的无差别分析 | 量化最大的目标是获取概率优势 |量化最大的技术诉求是优势的叠加 | 微概率优势的量化

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发现信号

📉️🦈 降鲨鱼预测c点即将
上涨到d点完成降鲨鱼

◀︎ 突破反转与中继
扩散三角形向下突破

📉️⚔️ 趋势线阻力与支撑
下降趋势向上突破机会