本帖最後由 gdca 於 10-2-7 02:07 PM 編輯
在操作的藝術,有一位操盤手說過一些系統在backtesting時績效很好,但實際使用時回報不好
可能是因為過度優化 ...
hkcarnby 發表於 10-2-7 12:18 PM 
不好意思再來獻醜
這是因為巧合中,原本就會有稍好和稍壞的情形,而參數優化就是挑出稍好的部分,沒辦法分辨是否為巧合
關於這點已有方法解決
移動窗格法
他的方法是從某個時間起點開始,取一段時間區段的數據
並把那區段分成兩部分,前段和後段,分別稱為訓練集、測試集。通常訓練集會取比測試集長
再來只用訓練集的數據做參數優化,並把優化的模型原封不動拿來測試集做交易測試
即可知由過去優化的結果,對未優化過的未來情勢是否能延續其適用度
對多個不同時間起點,做同樣的動作,把多次結果綜合參考能更完善。 |