做量化分析不一定要增交易頻率 輕易增加樣本數據竅門|投資有道

做量化分析不一定要增交易頻率 輕易增加樣本數據竅門|投資有道

投資有道】做量化分析時,樣本數據量非常重要,對統計有效性影響極大,因此上期本欄提出了兩個解決方案:一,向歷史延伸,以得取更多數據;二,增加交易頻率,以更精細時間間段的數據作分析。兩者皆可提高統計有效性,可惜都面臨不少潛在問題。
撰文:蔡嘉民|圖片:unsplash、新傳媒資料室

向歷史延伸,有機會令策略回報大打折扣,但表現大幅變差,未必一定是因爲發生過度優化(Over-optimization)的情況,亦有可能是因為在太過久遠的日子內,市場本質有所不同。

因此,同一策略在10年前與現時的表現截然不同;此時向歷史延長測試範圍,並非屬於一個可行方案。

增加交易頻率方面,即使先撇除極端的高頻交易,也非每個投機者投資者能輕易達到。

實際執行上,若人手落盤,耗時相當;而回報上,增加交易頻率變相增加交易成本。

千萬別小看交易成本,如佣金、印花稅、買賣差價、滑價等,都有能力令一個非常賺錢的策略展示一條一直向下瀉的資產曲線(Equity curve)。

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圖片:unsplash

橫向延伸增交易產品

此時便出現一個矛盾非常的情況,表面看像是沒其他方法增加樣本數據;其實,除了在時間線上花功夫外,我們可考慮以另一角度出發:橫向發展,增加交易的產品。

回溯測試無非是想以足夠的數據,去證明一個策略是否有效;而增加同類型產品的數目,也變相能提高樣本數據量,以不同產品一起證明策略有效與否。

測試策略時,分析師皆相信一個可行策略不應只於某產品上獲利,策略如果合理可行,亦應在其他類近產品上賺錢,分析師稱之為「Universality」。

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例如一個在銀行股A可行的策略,在銀行股B身上亦應可獲利;又例如一個在恒生指數可行的策略,亦應在國企指數可行。

因此,增加回測中的同類產品數目是一個不錯選擇,因為極力向歷史延伸,可能最多也只是多拿幾年數據。

充其量只增加樣本數據1倍左右;但增加產品數目就能輕易以數倍幅度增加樣本數據。

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避免市場本質改變問題

相信投資者有機會留意到,不少大型量化基金經常使用因子模型(Factor model)應用於股票上。

這樣做當然一來可以減低執行時的市場沖擊(Market impact),享受更深的市場深度(Market depth),以便放大策略;二來股票市場產品數量充足,毫無困難地便能為測試帶來大量樣本數據。

舉例說,五年的日數據,一隻股票樣本數據約為1,250個,若有10隻股票一起回測,便有12,500個資料點。

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所以,若在回測時懷疑自己的數據量不足,可以考慮橫向推衍,例如做指數的,可把策略應用到不同地方的指數;例如做商品的,亦能把測試延展到其他高相關性的商品。

這個方法一來避免了市場本質有變的問題,而在毋須改變交易頻率下,自動增加了交易次數。

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編按:作者蔡嘉民為香港程式交易研究中心(HKPTRC) 聯合創辦人,擅長發掘金融市場數據,尋找有利的交易機會。

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