与一个模型实盘操盘手X关于过度优化的对话 - 程序化交易实盘俱乐部 - 金字塔客服中心 - 专业程序化交易软件提供商

H 说:
你研究过所谓的过度优化问题吗
X 说:
研究过
H 说:
有什么结论
X 说:
结论是，数学理论越高深，死亡概率越大
越简单越容易谋取暴利
这是其一
其二，一个原始的模型出来了之后，最好的就是全裸状态，加上止盈止损足矣，所有的为了回测业绩提升而进行的优化，特别是利用其它模型的优化基本上都会起负面作用
例如，你用双均线系统，进一步把双均线搞成MACD就属于过度优化
而将价格标的从指数本身，改为样本股就是正面的优化
H 说:
但双均线本身的参数，还是有个优化的问题呀
不可能不优化吧
X 说:
时间参数就不能说是优化了吧
这就是模型本身
H 说:
这样理解ok
止盈止损的幅度，也有个优化的问题吧
X 说:
有
我的观点是这样
如果用双均线，就简单的用双均线即可，优化的精力主要放在如何提升原始标的的领先程度
而如果你试图，例如，将舆情融入双均线，往往会适得其反。这就是我所想要表达的“过度优化”
H 说:
你讲的实际上是最好用单一思路
X 说:
对
H 说:
下午逛论坛，发现很多人说模拟收益曲线很好，但实盘就不行了
X 说:
这个原因我也研究过的
H 说:
达人啊
X 说:
最主要就是两方面，滑点、干预
一般做模型的人对滑点的估计都是不足的
H 说:
我看他们很多讲的是根据历史业绩优化出来的模型，过去的收益好，但很快就收益变平
X 说:
你知道，实测，我们日内平均8个来回的策略，每次单边交易0.35个滑点，对业绩影响多大？
哦
H 说:
日内的话，.35个滑点算保守了
波动大
X 说:
你说的这个现象多数都是因为凑数据造成的
你想，假设有历史上N个周期的行情数据作为我的回测基础
那么用折线连起来，我总能找到一个1元N次方程，让这个方程的曲线通过行情中的所有收盘价
对吧
有的策略就是这个1元N次方程
本质上，它并没有挖掘出左右市场的信息，而是为了回测YY的时候做了很多修饰
这种策略往往容易见光死的
H 说:
这个解释有意思
但怎么避免呢
X 说:
无法避免
这个原因在于，你无法验证你的模型是否有道理
H 说:
关键是，怎么知道自己的策略在未来是否继续管用
X 说:
例如我说一个假设，最近5天内的平均成交量能反映趋势的加强或者衰弱
这种东西你用人脑想一下，觉得特别有道理
“量在价先”很多人都这么认为
但是5天是否合理，没有人知道
除非实盘测，否则无法给出结论。
H 说:
这个可以做历史回撤呀，不需要实盘
X 说:
不过，一般能讲出道理来的策略，都比较长命。讲不出来的，而回测很好的策略必然无法持久。
回测没有意义
你想想我说过的1元N次方程
H 说:
那本质上还是个理论基础的问题
X 说:
对
H 说:
背后的理论一定要够硬
X 说:
一般没有理论依据的策略就会遇到跑实盘就走平甚至于亏损的情况
H 说:
另外，如果同一个思路，在不同的周期都能模拟盈利，应该也增大了有效的概率
X 说:
是的

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