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程序化交易策略的时效性如何判断

最新高手视频! 七禾网 时间:2016-08-31 15:18:15 来源:程序化交易者

程序化策略失效还是正常失误究竟该如何判断?如果失效的话,是应该完全放弃策略还是只需要调整参数呢?可藉由学术界的量化检验或实务界的经验规则,首先来了解一下统计检定,这是个较科学的方法,依据要检验的统计量,做均值、变异数与比例值的检定,用简单的话说,如果要确定该策略之‘历史回测过程报酬率序列’,例如,回测期间交易的报酬分别为10%,14%, 8%, -3%, 5%, -7% …,与‘运用策略以后的报酬率序列’(-2%, 5%, -6%,3%...)间有无「明显」(所谓明显通常意指95%的可能性)变差,则做所谓的「均值检定」;如果均值检定样本数(即前述的报酬率值数目)大于等于30采大样本检定,小于30采取小样本,通常均值检定采取小样本,因为如果要等到策略运用过程收集到30个样本,恐怕会连连亏损了。


再则,报酬在策略运用过程是依序产生的,检定时有2个报酬就可以了(验证是否失效),但在样本不足时此统计方法也不会妄下定论,所以,只要顺着产生的报酬数据依序带入检定,检查是否碰到临界值(失效的界线)或P值(依然维持原有绩效的可能性),就可以决定是否放弃该交易模型了。同理,可以用比例检定胜率是否改变,或者用变异数检定检定风险特性是否改变。


实务界的规则,根据RobertPardo的建议是这样的,如果一个交易系统是经过良好的design,良好的最佳化,没有over-fitting的情形:


1.如果此系统是用2年的历史数据且都有不错的历史表现而设计出来的,应该会有6-12个月的生命周期。


2.如果此系统是用5年的历史数据且都有不错的历史表现而设计出来的,应该会有1-2年生命周期。


因为时空背景不同,所以这个答案可以参考,却不能一概而论,但提供一个可以接受的观念,「回测期间与可用期间成正比」,一般做短线、当冲、高频交易,回测只需取前几天。即,你周期使用的越小,平均的持仓时间越短,测试就可以用越短的数据来进行,这也是为什么日内交易一般测式一年的时间就够用,而隔日需要两年或以上的原因。


至于失效以后如何呢?


有些人认为应该修改参数或放弃策略。古期认为,要按照你建立策略的思路来分析对待。至于时间数列方法可否使用,因为是非定频时序数据,所以我认为除非这领域的方法有突破(而我不知道),否则用处不大。而有些为了测试数据,胡乱用一些软件功能上的参数优化,我是坚决反对的,因为这样会过度优化参数,使得未来效用不大,甚至反效用。策略参数,思路的制定,我主张比历史经验,平常经验中提取。


责任编辑:韩奕舒

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