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古期-如何判斷程序化交易策略的時效性[古期心得]

問題
「如何判斷一個程序化策略失效還是正常失誤,如果失效的話,如何判斷是需要調整參數還是完全放棄策略?」

 


回答
「此問題確實關鍵而難以抉擇,可藉由實務界的經驗規則,或學術界的量化檢驗。首先談實務界的規則,在論壇中有篇探討交易系統生命周期的文章( http://m.weiqiv.net.cn/2012/09/19/7315.shtml ),提到…

「… 根據Robert Pardo(在國外系統交易界還算有名的一個人)的建議是這樣的,如果一個交易系統是經過良好的design,良好的最佳化,沒有over-fitting的情形:

1.如果是用2年的歷史數據來設計出來的系統,而且在這2年的歷史數據都有不錯的表現的話,應該會有6-12個月的生命周期。
2.如果是用5年的歷史數據的設計出來的系統,而且在這5年的歷史數據都有不錯的表現的話,應該會有1-2年生命周期。」
這個答案可以參考,但我覺得時空背景不同,不能一概而論,且沒有科學根據(在該篇文章的后續討論串中,我也做了響應),但提供一個可以接受的觀念,「回測期間與可用期間成正比」,一般做當沖、短線、高頻交易,回測只需取前幾天。即,你使用的周期越小,持倉的平均時間越短,那就可以用越短的數據來進行測試,這也是古期在培訓課程中有講過,日內交易的,一般測式一年的時間是夠用的,但隔日的,就要兩年或以上的原因。


另一個較科學方法是使用統計檢定,依據要檢驗的統計量,做均值、變異數與比例值的檢定,用簡單的話(不帶學術術語)說,如果要確定該策略之「歷史回測過程報酬率序列」(例如回測期間交易的報酬分別為10%, 14%, 8%, -3%, 5%, -7% ….),與「運用策略以后的報酬率序列」(-2%, 5%, -6%, 3%...)間有無「明顯」變差(一般所謂明顯通常意指95%的可能性),則做所謂的「均值檢定」;均值檢定如果樣本數(即前述的報酬率值數目)小于30采取小樣本,大于等于30采大樣本檢定,因為如果要等到策略運用過程收集到30個樣本,恐怕虧損連連了,因此通常采取小樣本。
再則,策略運用過程報酬是依序產生的,有2個報酬就可以作檢定了(驗證是否失效了),但此統計方法在樣本不足時也不會遽下定論,因此只要順著產生的報酬數據依序帶入檢定,檢查是否碰到臨界值(失效的界線)或P值(依然維持原有績效的可能性),就可以決定是否放棄該交易模型了。(同理,也可以用變異數檢定檢定風險特性是否改變,用比例檢定檢定勝率是否改變)。

以上這種方法不太適用普通投資朋友,因為他的計算繁雜本身就是一個較大難 度。所以,對于策略的失效與否,不妨用實盤中的一些數據,如近一個月遠差于策略以往測試,連續兩個月遠不如策略以往測試數據的話,就可以基本認為失效了。
 

至于失效以后如何呢? 有些人認為,應該修改參數,有些人,認為應該放棄策略。我這人較中庸,古期認為,要按照你建立策略的思路來分析對待。這個范圍太廣了,這里不好講。但我堅決反對,為了測試數據,胡亂用什么軟件功能上的參數優化,那個得出的數據,很多會使得參數過從優化,而使得未來效用不大,甚至反效用。策略參數,思路的制定,我主張比歷史經驗,平常經驗中提取。


至于可否使用時間數列方法,我認為因為是非定頻時序數據,除非這領域的方法有突破(而我不知道),否則用處不大」

 

 

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