作者pcguest (pcguest)
看板Trading
标题Re: [问题] 请问如何推翻这篇论文呢?
时间Thu Jan 29 16:06:25 2015
请问这篇论文除了样本外时间太短，交易次数太少以外还有甚麽问题?
事实上，我们可能也无法知道真正对市场有预测力的指标或参数是甚麽
所以可能无法判定他选用的指标或策略产生设计是否有问题
是不是只要有够长的样本外时间，够多的样本外交易次数，绩效好到有统计显着性
就可以视为对未来有预测能力或有交易获利的能力?
※ 引述《goldflower (金色小黄花)》之铭言：
: 想问问各位程式交易的先进
: 这篇利用类神经网路的论文我怎麽看怎麽怪
: http://jitas.im.cpu.edu.tw/2005-2/2.pdf
: 因为有个认识的人企图想用这篇论文的方法去分析大盘
: 但是我怎麽想这都是个overfitting的东西啊
: 看後面的training data的部分就觉得非常诡异
: 感觉就是利用拼装学习率和因子硬凑出好看的结果
: 而且再看到test data...跟training也差太多了吧
: 请问我如何用浅显易懂的方式让此人放弃这个主意呢
: 我跟他说:这麽好的东西怎麽华尔街不去用这麽刚好让你发现
: 他说:因为学术界才会研究这种方法
: ......好像华尔街没有学术强者一样
: 看来他真的觉得他发现圣杯了 怎麽办?
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1F：→ leolarrel: 依统计的大数法则概念,回测的样本当然越多,量越大越好 01/29 17:23
2F：→ leolarrel: 不过你说的对,样本多到回测具有统计上的意义,也不保证 01/29 17:24
3F：→ leolarrel: 有获利能力 01/29 17:24
4F：推 goldflower: 我觉得统计是有其用处 但是这个东西我们绝对可以想像 01/29 20:19
5F：→ goldflower: 它training含有黑天鹅的盘势时也能模拟得很好 01/29 20:19
6F：→ goldflower: 有交易的人就知道这种结果做出来的只能是... 01/29 20:19
7F：→ rhyno: 巿场不是随时都能以你想要的价格数量来买卖的 01/30 15:35
8F：→ leolarrel: 所以绕来绕去,都会回到千古战文:"需不需要作回测?" 02/02 08:45
9F：→ loveenvy: 当自有资金进入市场後，就不再是回测时的状态，如同某 02/08 23:09
10F：→ loveenvy: 种测不准定律 02/08 23:09
11F：推 youngswallow: 等他写出程式再烦恼吧 哈... 02/14 16:11
12F：推 youngswallow: 而且你应该是不看好,而不是担心!会写程式,总有天会 03/22 10:26
13F：→ youngswallow: 用上的 03/22 10:26