Zenith顶点算法®
融合机器学习与遗传算法的自研策略构建框架
智能预测： 通过机器学习模型，顶点算法®能够深入分析历史数据，识别潜在的市场趋势和模式，从而提高预测的准确性。
全局优化： 遗传算法模拟自然选择过程，能够在复杂的搜索空间中找到全局最优解，避免陷入局部最优。
自适应调整： 顶点算法®能够根据市场环境的变化，动态调整策略参数，确保在不同市场条件下都能保持优异的表现。
Monte Carlo模拟
通过数百次随机模拟增强策略稳健性
蒙特卡洛方法最初被用于曼哈顿计划中的核物理研究，特别是模拟核反应堆的中子扩散和吸收过程。1948年，冯·诺依曼在ENIAC计算机上首次实现了蒙特卡洛模拟。
如今我们将其运用于量化策略的开发回测中，通过对关键参数的随机测试，检验策略对参数的依赖程度，仅选取模拟表现稳定的策略，以做好应对未来风云突变市场的准备。同时也运用在针对历史数据的高开低收上下调整模拟测试中，确保不会因为客户选择的经纪商之间微小价差影响策略盈利能力
Walk-Forward 推进分析
用全新数据循环验证量化策略的实战能力
推进分析是由前高盛策略测试专家Robert Pardo开发的一种高效鲁棒性测试。
在ZenithAlgo，我们将推进分析作为量化策略开发流程中的标准步骤之一。我们的团队通过精细的技术手段和大量的计算资源，模拟不同的市场情景，对策略进行全方位的验证。只有在推进分析中表现稳定并符合预期的策略，才会进入实际的交易应用。
通过推进分析，我们确保每一项策略都具备足够的鲁棒性，能够应对市场的各种波动和不确定性，为我们的客户提供更为可靠和高效的投资方案。
