把單一股票策略應用到不同股票 如何避免過度吻合陷阱 | 經一專欄

把單一股票策略應用到不同股票 如何避免過度吻合陷阱 | 經一專欄

經一專欄】之前講述過如何增加樣本數據量,因為向歷史伸延抑或增加交易頻率,皆不是一朝一夕能輕易達到的事;相反,增加測試的產品數目卻能輕易擴大樣本數據,例如把單一股票策略應用到不同股票,若該策略於大部分股票身上也都能獲利,就是好策略。

撰文:蔡嘉民 |圖片:unsplash、photoAC、新傳媒資料室

以上方法除了增加統計顯著性,亦正是在測試策略的統一應用性。 因為好策略不應只在單一股票或產品發揮,而是應該在其他相類近的環境下也能表現;不過這只是其中一個證明好策略的方法。

在繼續講述其他方法前,我們先來了解為何需要證明策略是否能有效獲利。 量化分析一直都相信,歷史數據某程度上能幫助我們預測未來的走向,因此分析師們需要進行回溯測試,以找出能獲利的策略。

回溯測試後便能得出大量表現數據,例如該策略過往10年的回報、風險、獲利穩定性等,這便可初步知道策略是否值得執行。

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歷史數據某程度上能幫助我們預測未來的走向,因此分析師們需要進行回溯測試,以找出能獲利的策略。圖片:unsplash

減少參數數目

但執行一個歷史表現不錯的策略,也不代表能在未來獲利,因為統計中有機會出現過度吻合(Over-fitting)的情況,即策略的設定或參數(Parameter)只適用於該段歷史數據,若把該策略應用於其他時間的歷史數據上,便會打回原形。

因此,即使看到一個回測數據不錯的策略,分析者也須先抱懷疑態度應對,畢竟放棄一個獲利的策略,總比執行一個無效策略而虧損好。

增加測試的產品數目,正是其中一個方法去防止出現過度吻合的情況;此外,減少參數數目亦是一個好方法。

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分析者也須先抱懷疑態度應對,畢竟放棄一個獲利的策略,總比執行一個無效策略而虧損好。圖片:unsplash

有一個例子,筆者經常用來解釋過度吻合的概念。多年前曾經測試一個長揸美股的策略,測試中打算加入一些條件以避過歷史中的大型回調及波動,於是便放進電腦去進行優化(Optimization),經過一輪測試後,電腦發現在某些特定日子平倉,能有效避過回撤(Drawdown)。

細看日期,分別是6月24日、9月11日及11月9日。心水清的讀者應知道這三個日子正是「脫歐」公投日、「911事件」以及總統選舉日。

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圖片:unsplash

微調附近參數

優化後的策略回報穩定得多,但問題是未來的大事件發生日期,不會與過往的發生事件的日子相同;因此,若把這些參數加入策略中,並不會有效讓交易者避過未來的回撤。

所以,無意義的參數愈多,只是增加策略過度吻合的機會。 除此之外,若果測試出來的策略參數真的有效,在它附近的參數也應有相類近的表現。

再以上述例子說明,分析者可嘗試微調參數,把6月24日改前一天,變成6月23日;把9月11日改前一天,變成9月10日,餘此類推,若果附近參數也能顯示出類近的表現,那這些參數就有意義。

再舉個常見的例子,例如在一個測試中發現恒生指數若於前五天上升超過1,000點的話,趨勢便會延續。

如果這個策略及參數真的具意義,那把參數調整到950點或1,050點,相信策略表現不會大打折扣;若果面目全非,便有很大機會相信,測試出現了過度吻合的情況。

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無意義的參數愈多,只是增加策略過度吻合的機會。圖片:unsplash

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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