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为什么回测效果非常好的策略实盘却不行?

发布网友 发布时间:2022-07-14 03:12

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热心网友 时间:2023-09-15 08:02

1。误判。这不是我的答案。这是一个血淋淋的教训。在我的量化测试的历史中,当对现有的显著盈利能力的结果进行测量时,超过95%是这个错误的结果。例如,在计算中遗漏了一个负号,另外,在不同的语言迭代0和1的时候,在混淆的起始点,等等,倾向于给一个好的,我认为会改变世界的结果。所以我养成了彻底检查自己是否错的习惯,只要结果好就行。

顺便说一下,我要告诉你结果是否是个好测试。给我的交易策略跨度大,所以我们需要一种适用性广泛,我将练习0正态分布是用来模拟资产回报率,首先使用历史数据估计标准差,然后模拟n的试验周期和长序列,返回n交易策略是获得损益结果,如果测量结果两端的尾巴,n的结果太好或太坏的结果。这是一个单一的资产交易策略,如果它是一个多资产,你可以整合相应的组合过程。当然,还有一些变化,比如获取概率结果,而不是直观的利润和损失结果。但我不会把大部分时间都花在这上面,而且我也受到了越来越多的打击,我想看看这是不是有什么问题。

2。未来的功能。这种提法在其他答案中已经重复了好几次,而这个解释确实是一个根本问题。未来函数的破坏力在于它会出现未被发现的情况。例如,一种著名的分析师语言:“在熊市结束时积极建立头寸,在牛市结束时卖出股票”。如果我知道这是这段时期的结束,我还在听你说些什么。例如,当你做量化时,你应该注意未来函数的出现,例如曲线的平滑度,整体模型的估计,统计特征的提取等。

要控制它的外观,唯一要做的事情就是要小心,因为逻辑上的错误要比前面提到的“错误估计”更难检测。我自己的经验是,在准备一个测试过程时,它是严格按照时间顺序进行的,而样本中的计算本身就完全阻止了样本中的数据。一句话,经验就是财富。

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