蛇货胜率大概一手蛇货,月胜率。

胜率差隶属量化投资范畴，其数学定义为，在不同角度的金融环境中，统计出历史时间段内所有样本中的单个个体呈现出不同的胜率，通过对所有样本的胜率数学平均，即可计算出系统的平均胜率。而高于系统胜率的样本所组成的数学模型，在特定金融角度中具备超越系统胜率的特征，组合胜率与系统胜率的差值，即为量化模型“胜率差”。

“胜率差”具备如下系统特征：全样本。利润微。可复制。高频。

胜率差模型必须建立在全样本的概率统计上，它不依赖小概率事件所呈现的胜率来作为策略依据；从效果看，尽管单笔胜率差提供的利润很细微，但可以通过高频交易模式来复制和放大，从而构筑一条长期稳定的资产成长曲线。

对于构筑胜率差金融模型，是胜率差量化套利模型的核心，需要应用到一些国外成熟的量化技术与理论，包括行为金融学理论，灰分析、语音识别、人工神经网络、支持向量机等量化应用技术。

胜率差的核心套利逻辑，决定了量化交易策略不能靠主观感觉来管理资产，必须将严谨的投资逻辑和思想、直觉等反映在量化模型中，利用计算机来处理大量的历史信息。

蛇货胜率大概一手蛇货,月胜率。