控制參數數目非常重要 小心墮入量化交易陷阱|投資有道

控制參數數目非常重要 小心墮入量化交易陷阱|投資有道

【參數.量化交易.投資有道】在量化交易策略的參數設計當中,通常其中一個參數作為訊號閥值,用以過濾較弱的訊號,控制策略的買賣頻率;另一個參數則用以去噪,把交易訊號變得平滑,讓策略可以待訊號趨勢變得明顯的時候才出手。

撰文:蔡嘉民|圖片:中新社unsplash

量化交易要留意參數設計

有做量化分析經驗的讀者在設計策略時,大多會發現一個現象,就是參數愈多,策略回溯測試的表現便愈好。這是正常的,因為參數愈多,就代表設計者加入愈多變數進策略中,那於優化過程中,策略便有更高自由度去顯示出更佳的表現。

純粹文字解釋可能較為抽象,相信舉些例子會讓讀者更清楚明白。
過度吻合為量化策略陷阱在沒任何條件下,價格升與跌的比例大致是一樣的,約為50:50。現在加入第一個條件:每月逢23號就沽空,博市場下跌。這時值博率相信仍是偏向50:50。

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參數愈多,策略回溯測試的表現便愈好。圖片:中新社

加入第二個條件:於6月才能沽空。由於坊間有傳「五窮六絕七翻身」,這時,值博率可能會高些。數據顯示,於過去至五年的6月24日沽空恒生指數的平均回報為135點,發現策略開始出現正回報。

此時,加入第三個條件:於2016年才沽空,即策略變為2016年6月24日沽空,這個策略回報便會飆升至602點。如此類推下去,不斷加入條件或變數,策略一定能變得更好。這便是一個非常明顯的過度吻合(Over-fitting)現象。因此,控制參數數目為非常重要的一環。

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斷加入條件或變數,策略一定能變得更好,這是一個非常明顯的過度吻合現象。圖片:中新社

小心量化交易的陷阱

在建構策略的過程中,一定要避免墮入過度優化或過度吻合的陷阱。其中一個廣受量化分析師採用的方法叫作Walk forward analysis,即評估策略時採用的數據段,與優化過程中採用的數據段是分開的。

例如使用2014至2017年做回溯測試及參數優化,及後把策略及最佳參數,放於2018至2019年的數據測試。若發現兩個不同時間段測試的結果是相近的,那便能初步確認這個策略,沒有犯下過度優化的問題。

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在建構策略的過程中,一定要避免墮入過度優化或過度吻合的陷阱。圖片:unsplash

採樣數據的表現較佳

當然這個Walk forward analysis可以多做幾次,以增加可信性及統計顯著性,做法便是分為兩組以上的數據。例如使用2014至2015年數據優化後,把參數運用到2016年的數據;及後再使用2015至2016年數據優化,把參數運用到2017年,如此類推。若數次分析都發現策略於優化樣本以外的數據段(Out of sample data)都能保持表現的話,這便是一個好策略。

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若數次分析都發現策略於優化樣本以外的數據段都能保持表現的話,這便是一個好策略。圖片:unsplash

分析過程中,有一個現象很值得留意,就是若策略參數過多的話,通常優化樣本,或稱採樣數據(In sample data)的表現會極佳,但於樣本外數據的表現便會極差。情況就有如使用模擬資金測試時結果極佳,但使用真實資金炒賣時表現一蹶不振。

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若策略參數過多的話,通常優化樣本,或稱採樣數據的表現會極佳,但於樣本外數據的表現便會極差。圖片:unsplash

除因爲參數過多外,發生此情況亦有兩個可能:一,那並非一個有效能獲利的策略;二,於採樣數據中,所選擇的參數未能有效獲利。最好另外選擇一個表現穩定參數,再作測試。

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可以另選一個表現穩定參數,再作測試。圖片:unsplash

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