Analytics 评分机制

交易设置评分由哪些部分构成,以及为什么历史准确率并非总会显示。

从因子到评分

按时间周期划分的技术因子

每个资产会分别在多个时间周期(从短周期到长周期)上,依据趋势、动量、波动率、成交量等技术因子组合进行评估。

按交易风格加权

每个时间周期的权重取决于所选的交易风格:剥头皮交易更侧重5分钟和15分钟图表,波段/长线交易更侧重日线和周线。同一时间周期内的每个因子也各自拥有权重。

共振(Confluence)—— 信号一致性

独立因子和时间周期指向同一方向的数量越多(即共振),最终评分越高,在资产卡片上的呈现也越明显 —— 而不是依赖单一指标。

最终结论

加权总和经过归一化处理后映射为以下结论之一:

看涨(BULLISH) 中性(NEUTRAL) 看跌(BEARISH)

针对每个结论(以及每个因子),EyesOnAssets 都会持续统计:过去类似信号按所示方向兑现的比例。这并非对单笔历史交易的回测,而是逐资产、逐日累积的实时统计数据。

胜率会与95%的威尔逊置信区间一同展示,而非单独一个数字 —— 区间越窄说明统计结果越可靠,区间越宽则说明样本量仍然较少,该数字的可信度也相应较低。若累积观测数不足以达到统计显著性,系统将不显示胜率,而不是展示一个没有参考意义的数字。

每个结论不仅包含方向判断,还附带关键价位、情景假设以及失效条件 —— 即价格达到何种水平时该交易设置将被视为失效。这使抽象的评分转化为一个可验证的方案,而不仅仅是一个“信号”。

Analytics 是基于历史技术数据的分析工具,并非个性化投资建议。历史准确率不代表未来结果的保证。EyesOnAssets 并非投资顾问机构;交易决策及其风险由用户自行承担。