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请问各位大佬，pine语言里面想要使用多个时间周期的指标，需要怎么办？ 有什么案例或文档可以学习么？没在fmz找到相关的资料

//@version=5 strategy("RSI(6) Buy at 30, EMA(34) Sell with Stop Loss", overlay=true) // 参数设置 rsiPeriod = 6 emaPeriod = 54 buyLevel = 30 positionSize = 0.02 // 计算 RSI 和 EMA rsiValue = ta.rs

在本文中，我们将概述Ornstein-Uhlenbeck过程，描述其数学公式，使用 Python 实现和模拟它，并讨论量化金融和系统交易中的一些实际应用。我们会用一个更高级的随机过程模型，称为 Ornstein-Uhlenbeck （OU） 过程，该模型可用于对表现出均值回归行为的时间序列进行建模。这对于衍生品定价中的利率建模以及进行算法对交易时的系统交易特别有用。 什么是Ornste

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在本文中，我们将使用一种高级算法来改进另类数据驱动投资 （ADDI）策略的一个模块，这是一种自动多空投资策略，旨在获得与市场脱钩的稳定业绩，且回撤风险有限。 我们开发的算法是一个定制的深度神经网络，用它来降低与多空策略相关的风险。 为什么要使用神经网络？ 背景 对于 量化投资者 来说，获取数据标志着他们投资之旅的中点。但最重要和最有趣的阶段之一就在眼前，其中有

虽然投资组合优化通常侧重于风险和回报预测，但实施成本至关重要。然而，预测交易成本具有挑战性，因为对于大规模投资者来说，最大的组成部分是价格影响，这取决于交易规模、其他交易者在其中的交易量以及交易者的身份，因此阻碍了通用解决方案。为了解决这个问题，2024 年 8 月研究“交易量阿尔法”的作者 Rusian Goyenko、Bryan Kelly、Tobias Moskowitz、Yinan Su

随着人们对加密货币的兴趣持续飙升，在每次价格上涨的推动下，加密资产巩固了其作为全球市场主要资产类别之一的地位。与主要在标准工作时间进行交易的传统资产不同，加密货币7*24小时全天候交易，呈现出独特的流动性和波动性。这种持续的交易环境促使我们研究旗舰加密货币——比特币在日内和隔夜时段的表现。随着比特币通过 ETF 和其他投资工具越来越多地被散户和机构投资者所接受，我们假设这些不同时间范围内的交易活动

引言 经过多年的等待，最近推出的现货比特币 ETF 标志着加密货币市场的一个重要里程碑，使比特币更容易被投资者接受。现货 ETF 提供了一种方便且受监管的方式来投资比特币，无需直接持有数字资产，从而可能吸引更广泛的市场参与者。许多投资者正在等待这一变化对加密货币价格的长期影响，同时相信比特币在其投资组合中可能带来的可观的收益。这些事件发生在比特币历史上的两个重要里程碑之后——2017年推出

在过去的几年里，金融格局的重大变化重塑了全球市场的动态，包括加密货币领域。持续的乌克兰战争、不断上升的通货膨胀率、美国经济的软着陆情景以及最近的比特币减半等事件，都对市场情绪和价格走势产生了深刻影响。鉴于这些发展，我们决定重新审视、重新评估交易策略，特别是 2022 年发布的 (https://quantpedia.com/trend-following-and-mea

加密货币是一种新的资产类别，研究人员刚刚开始更好地了解其价格走势背后的基本力量。一篇新的研究论文表明，比特币的价格可以用梅特卡夫定律来建模。比特币（和其他加密货币）的这一特性与 Facebook 非常相似，因为它们的价值取决于活跃用户的数量——网络规模...... 摘要： 我们通过举例说明，比特币的长期价格是非随机的，可以建模为用户数量 n 随时间增长的函数。利用观察到的 Fa

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经常有朋友说，量化文章大多停在理论，缺实践。今天讲点干的。 这篇不是策略推介，而是一份完整的病历：一个因子从发现、上线、四次迭代、稳定盈利，到最后失效的全过程。四个版本的代码都在，关键部分会贴，但更想说清楚的是每次改动背后的判断——特别是那些当时觉得对、后来发现只对了一半的判断，以及一次做了又主动删掉的功能。 先把时间线摆出来： 阶段 版本 发生了什么