开 高 低 收 20101125 8309 8362 8308 8341 净值余额: 984400 元 起始资本:1000000 元 --- 多单续抱 目前3%追踪型出场点位在8396*0.97 = 8145 波动性出场点位置在 8215 50日EMA:8222 50日%K:71.7 目前部位: 8358多单 (小台x3) 策略状况 (ABC为多方策略 其余为空方策略) A B C alpha beta gamma 是否在场中 o o o x x x 是否符合滤网 - - - x x o 预计进场点位 - - - - - 8215 预计出场点位 8215 8215 8215 - - - --- 出场日期 R 实际损益 R倍数 总和 峰值 浸水曲线 9/2 142 -135 -0.95 -0.95 -0.95 0.00 10/12 230 253 1.10 0.15 0.15 0.00 10/18 246 -138 -0.56 -0.41 0.15 -0.56 10/18 246 -153 -0.62 -1.03 0.15 -1.18 10/18 247 -197 -0.80 -1.83 0.15 -1.98 10/20 145 -34 -0.23 -2.06 0.15 -2.21 11/12 245 155 0.63 -1.43 0.15 -1.58 11/12 246 115 0.47 -0.96 0.15 -1.11 ? 250 ? 251 ? 251 --- 今天比较闲 聊一下我对"最佳化"的看法好了 一直以来最佳化都是系统交易者的"禁忌话题" 因为大家对於这个议题的看法太过两极化 到最後通常都会变成各说各话 信者恒信的局面 不过我想虽然最佳化常会引起一些无谓的争端 但还是有某些观点可以作出较为客观的论述 很多人都以为所谓的"最佳化程序"是为了找出回测绩效最好的参数组合 但事实上很多书都不把这个东西当成最佳化程序的目的 相对的 作最佳化程序的目的应该是在观察参数变动对回测绩效所造成的影响 藉以了解交易策略的稳定性 也就是说最佳化程序的目的不在於寻找最佳的参数组合 而是在观察交易策略的可用性 并试着定义出参数的稳定范围 也就是我们所谓的参数高原 举例来说 我所用的顺势交易策略中 进场讯号是ATR突破 退场讯号是百分比追踪型出场 如果我们把ATR突破的倍数定在0.2倍到1.4倍(相当於上涨20点到140点的范围) 退场的百分比率订在2%到10% (以八千点而言 相当於跌回160点到800点的范围) 如此宽阔的进出场范围 应当足以涵盖所有你想像得到的进出场点了 接着 我们把进场讯号从0.2到1.4倍等比例切成50份 出场讯号也照办 如此一来我们就拥有了2500个参数组合 并把每个组合都做十年回测 在EMA50的滤网下 扣除进出各五点的交易成本後 你猜猜这2500个组合有几个最後赔了钱? 答案是零个 当然 即使是这麽显着的结果 还是会有人不相信顺势系统可以实际发挥功用 但我想这不在我的负责范围内 我没有兴趣更没有义务说服他们相信任何东西 作完了前述的工作後 我们仔细观察这2500个组合内绩效特别好的区域 请注意 一定要是够宽阔的区域 如果只是某一个组合呈现出鹤立鸡群的好成绩 可能是因为他刚好迎合了某一笔大交易或是刚好躲过了一笔大亏损所造成的 这样的成绩在未来几乎不可能复制 因此我们对这样的资料点不应该给予太高的期待 如果你发现整个组合都有不错的绩效 而且有显着的参数高原效应 并且发现绩效最棒的参数组合就那麽刚好在参数高原的中央 是不是就可以放心的采用该组合并且期待他马上展现他的威力呢? 别傻了 答案当然是不行 你该做的下一步 是把你拥有的历史资料以两年的滚动视窗分别做上述的历史回测 例如你的资料是2000年到现在为止的台指期日线 那就先做2000~2005 然後2002~2007 2004~2009 2006~now之类的 试着观察参数高原的变动情形 是不是每个期间都在同一个大概的位置 还是变动的相当剧烈? 这种测试可以让你了解实际应用时你可能会遇到的状况 我们称之为"walking forward analysis" 即使策略的参数组合也通过了walking forward analysis的测试 我还是不建议采用单一参数组合的作法 你应该用参数方阵的方式来把参数高原围起来 例如我们测试中发现0.4~1.0ATR的突破倍数以及2%~5%的追踪出场有显着的参数高原效应 并且在每个测试期间都如此 其中又以0.65倍ATR配上3.4%的组合为最佳 如果你要直接使用0.65ATR+3.4%出场 其实也没有什麽不妥 但是我认为在资金许可下 你应该可以试着以0.4 0.6 0.8 1.0 四个进场点 搭配2% 3% 4% 5% 四个出场点 组成一个共有16个子策略的交易系统 这样一来即使市况有变动 你也总有一些表现良好的策略 不至於因为参数的局限而使得交易绩效起伏过大 但是这样的作法需要的资本门槛很高 以台指期为例 如果想作一个5 x 5的方阵系统 少说也要上千万台币的资金才不致於过度交易 最後 分享一个我认为是关於这个议题的"最愚蠢论述": "这个交易系统的参数完全没有经过最佳化程序 所以不会带来任何曲线密合的问题" 只要使用任何的参数 实际使用时都免不了遇到连续亏损 要避开曲线密合应该是避免使用过多的参数 并且严格地用最佳化程序来检验它的稳定性 完全不做最佳化程序而想避开曲线密合 不过是掩耳盗铃而已 --

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