策略要避免過(guò)度最佳化 [MC]
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原文來(lái)自FuturesNote
程序交易策略的設(shè)計(jì)有個(gè)大難題，不論是新手或老手都會(huì)一直感到困擾的問(wèn)題是: 我的程序是否過(guò)度最佳化了?
以我們現(xiàn)在開(kāi)發(fā)程序策略的方式，是將歷史資料作為數(shù)據(jù)，套用各種不同的邏輯來(lái)測(cè)試，希望能找到一種通則可以適用在對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。這樣的方式是利用歸納法找出通則，而通則是表示有一定的概率，也可以當(dāng)作是我們回測(cè)的勝率。
但若將前述各種不同的邏輯條件增加的越來(lái)越多，就會(huì)越來(lái)越像是對(duì)數(shù)據(jù)作細(xì)節(jié)的描述，可以得到很漂亮的測(cè)試，但對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)能力必然不如對(duì)過(guò)去的好，這很像是考試前把所有的考古題答案背下來(lái)，而不是真的了解怎么解答，那當(dāng)考試時(shí)題目稍有改變就不會(huì)寫了。
有指標(biāo)就一定有參數(shù)，有參數(shù)就一定要作選擇，選擇參數(shù)的個(gè)數(shù)及個(gè)別的范圍。還有更大的考量是，要怎么判斷是否也用了太多指標(biāo)以致于最佳化了? 或許它真的就是這么準(zhǔn)，也沒(méi)什么不可能。
那怎么辦?
目前并沒(méi)有主動(dòng)正向的建議或準(zhǔn)則說(shuō)明該使用多少參數(shù)或指標(biāo)個(gè)數(shù)，只有被動(dòng)的再去測(cè)試，常用的方法是forward backtesting，就是把歷史數(shù)據(jù)切兩部份，一部份用你覺(jué)得這歷史區(qū)間最好的參數(shù)測(cè)試，另一部份作為未知數(shù)據(jù)再測(cè)試這參數(shù)。假設(shè)同一組參數(shù)在這兩部份的運(yùn)作情形差異不大，那很可能表示這組參數(shù)是夠穩(wěn)健的，若在兩部份的差異很大，那你就要小心了.....
以上，是針對(duì)單一策略作forward backtesting來(lái)判斷是否過(guò)度最佳化，但作了也評(píng)估過(guò)了，能表示未來(lái)績(jī)效會(huì)和測(cè)試時(shí)一樣好嗎? 當(dāng)然，還是不一定的，唯一可以確定的是對(duì)這支策略的信心和了解更加提升了，這也是很重要的。
除了forward backtesting之外，避免過(guò)度最佳化是從策略組合的角度來(lái)設(shè)計(jì)，簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是讓各策略專注。專注在目標(biāo)上，目標(biāo)是長(zhǎng)波段10%行情、中波段3%行情、當(dāng)沖策略、極短線策略、震蕩盤策略或是針對(duì)只作多空單方向的特殊策略等等。
在設(shè)計(jì)這些策略時(shí)，單一的目標(biāo)要夠明確，例如想設(shè)計(jì)一個(gè)大行情必吃的策略，那小行情就不予理會(huì)，或許能作到避開(kāi)損失就夠好了，千萬(wàn)不要想連震蕩小行情也吃的到，因?yàn)檫@樣很可能又會(huì)陷入多重邏輯的陷阱。
舉個(gè)故事來(lái)說(shuō)，動(dòng)物界舉辦了鐵人三項(xiàng)比賽，項(xiàng)目是飛行、短跑和游泳，老鷹在飛行項(xiàng)目得了第一名，但是短跑和游泳都不行，獵豹在短跑得了第一名，但是另兩項(xiàng)不行，海豚則是游泳第一名，但另外兩項(xiàng)也不行。這項(xiàng)比賽最差的是一只鴨子，三項(xiàng)都會(huì)一點(diǎn)，但都不怎樣。
這故事和程序交易策略有什么關(guān)系? 假如我們希望設(shè)計(jì)一個(gè)任何狀況都適用的策略，什么行情大小都要吃到，那么就可能會(huì)設(shè)計(jì)出一個(gè)什么都吃不好的鴨子，而好的作法應(yīng)該是建立一個(gè)團(tuán)隊(duì)，由老鷹、獵豹和海豚組合的超級(jí)戰(zhàn)隊(duì)。
這和避免過(guò)度最佳化又有什么關(guān)系? 當(dāng)我們專注在特定目標(biāo)設(shè)計(jì)策略可以有較簡(jiǎn)化的邏輯，同時(shí)在組合時(shí)又可以有效的截長(zhǎng)補(bǔ)短，這個(gè)有不有效，主要是指降低整體drawdown，也就是看老鷹、獵豹和海豚彼此合不合，這個(gè)戰(zhàn)隊(duì)能否發(fā)揮綜合效果。
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