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本篇最後由 自營家 於 2019/12/06 20:13:31 編輯

看到有人(姑隱其名)在 [程式交易XX] 相關課題裡提到 --- 透過數據的分析及歷史資料的回測來持續改進程式與參數

個人認為這種方式是很值得商榷而期期以為不可!!!

正確的作法應是先有理論或model, 理論的涵蓋度夠廣後(把看不見黑天鵝的機率降低), 再用歷史資料去印證理論(model)在已發生歷史資料中的實務可行性僅此而已, 並且達到在 [不修正] 任何參數的前提下, 且在 [不同時間架構]中, 和 [不同商品] 間, 都有同樣水準以上的穿透性

好的程式是做成 adaptive, 程式裡面有邏輯去自動適應市場的改變, 不是用窮舉參數去做最佳化; 我大部分在跑的交易程式是沒有參數的, 也就無所謂參數最佳化的問題

重理論且見於實單 --- 全職操作並寫分享文10多年來, 一貫風格為匿名且無償(缺錢會自行面向市場)



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    回覆時間 2019/12/06 20:48:46


 

以下引用由 自營家 在 2019/12/06 20:06:42 所發表的內容:


看到有人(姑隱其名)在 [程式交易XX] 相關課題裡提到 --- 透過數據的分析及歷史資料的回測來持續改進程式與參數
</fo .....

主要是因為這種方式很容易發生資料擬合(data fitting)問題, 造成程式跑過去的歷史資料很漂亮, 但對未來會發生的資料有時很傻眼, 也會使測試報表裡的結果不太可信, 甚至還有人說MDD就是用來破的 哈

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