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找工作 📣 Open to Offers 离职啦🥹,目前希望能得到一份前端/nodejs全栈的offer,cv请见
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目前在有居留的 4 个国家还是单身状态,有意结个婚炒股的小姐姐请按学历-身高-三维-姓名命名文件 dm 我 CV / Résumé 和相片。
AKUTA团魂加油… 还有声线我超级爱,英配还有日配我很喜欢(废渊战鬼出中配吧!!让我加入,咳咳。)感觉英配有更多的少年感,还有很帅,还有自己对路德生气就有高音,好好笑。还有自己在战斗中生气特别帅,反正CV说了「Not a bitch like you!!」还是很好听我想www很喜欢废渊战鬼奏搞笑的也有
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現在 AI 做 Vibe Coding 其實很容易,所以很多人會用 PineScript 或者是 MultiCharts 之類的工具去做策略回測。新手做回測時,都會遇到一個核心難題,就是如何避免 over-fitting 。 說實在,不管你選用蒙地卡羅還是 Bootstrap ,核心重點都是 OOS 樣本外測試,差別只在抽樣的方式不一樣。所謂的蒙地卡羅 CV,本質上只是在資料樣本切片時,重複進行多次隨機切片而已。 我認為最重要的是,策略開發出來後,一定要上 Live Trading。 上實盤一個月,比對回測數據。如果你的回測說這個月應該賺 5%,實盤也差不多 5%,那你的策略大概沒問題。如果差距很大,那就是回測有問題。 很多人回測曲線超漂亮,可能原因不是 over-fitting,而是 look-ahead bias ,用了未來的資訊做決策。譬如在還沒收盤的時候,就用了收盤才會知道的技術指標。 這種 bug 比 over-fitting 更難抓,因為回測報告上完全看不出來,只有上了實盤,績效才會現形。 很多在網路上寫量化交易的人,沒有說過自己實盤跑了多久、管多少錢、做什麼市場。曲線貼出來都很漂亮,但全部都是回測。 我們公司的策略已經跑了兩年實盤,只做 BTC ,OKX+Hyperliquid 的 AUM加起來 2000 多萬美金,每小時公布淨值曲線跟倉位紀錄,早期玩量化踩的坑我都踩過了。 如果你剛開始做量化,不小心做出了一個回測可以買地球的策略,先不要太興奮。先上小倉位的實盤,跑一個月,把實盤績效跟回測數據放在一起看。 那個差距會告訴你所有你需要知道的事。
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