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如何判程斷序化交易策略策略是否失效?[程序化要聞]

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「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週期的文章的建議是這樣的,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年的歷史資料來設計出來的系統,而且在這2年的歷史資料都有不錯的表現的話,應該會有3-6個月的生命週期。
2.如果是用5年的歷史資料的設計出來的系統,而且在這5年的歷史資料都有不錯的表現的話,應該會有1-2年生命週期?!?/div>
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,我也做了回應),
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。
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採取小樣本,大于等于30採大樣本檢定,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,因此通常採取小樣本。
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資料依序帶入檢定,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)。
在這次課程講義中的第九章第一節有提到詳細的操作方式。
至于失效以后如何呢? 我建議不要改參數,應該要放棄該策略,因為如果失效這麼明顯到可以被檢驗出,通常代表該交易策略對市場型態的認知已經偏誤了。
至于可否使用時間數列方法,我認為因為是非定頻時序資料,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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本來我是想要一篇文章回復所有問題,但回答一上手,就滔滔不絕,也為了方便閱讀,最后還是決定把不同問題切成不同篇章。

 

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