Stationarity——平稳性
本质是什么?
- 统计特性随时间不变
实战用法:做配对/回归前先检验平稳性:
- 非平稳序列容易假相关;
- 必要时差分或用价差/对数收益。
一句话总结:统计特性随时间不变(均值/方差稳定),建模前提之一。
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Autocorrelation——自相关
本质是什么?
- 序列与自身滞后值的相关性
实战用法:用自相关识别动量/回归:
- 正自相关偏趋势,负自相关偏均值回归;
- 用它选择策略类型。
一句话总结:序列与自身滞后值的相关性,反映惯性或周期。
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Lag——滞后期
本质是什么?
- 向后移的步数
实战用法:
- 用滞后阶数设定特征窗口;
- 做回归/AR模型时用PACF/经验法选Lag,避免引入过多噪音。
一句话总结:向后移的步数(例如Lag 1 表示上一根K线)。
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Hurst exponent——赫斯特指数
本质是什么?
- 衡量趋势性/均值回归倾向的统计量
实战用法:
- H>0.5偏趋势、<0.5偏回归(经验);
- 用Hurst做“策略切换开关”,而不是用来精确预测。
一句话总结:衡量趋势性/均值回归倾向的统计量。
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Regime——市场状态/制度
本质是什么?
- 不同波动与趋势环境
实战用法:
- 把市场分成趋势/震荡/高波动等状态;
- 不同regime启用不同参数或不同策略,提高稳健性。
一句话总结:不同波动与趋势环境(如高波动/低波动)。
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