编写EA不能离开历史资料,不然我们就成了盲人摸象,无从入手
2021/3/12 21:42:58

编写EA不能离开历史资料,不然我们就成了盲人摸象,无从入手

有句谚语说:过度的准确性是不准确的过度的准确性往往偏离本质和整体,以概括整体。

中国也有还不够的古语,其实知道道道理,但在交易中,我们经常犯这个错误,有时为了等待正确的金钱交易,错过了成交的机会,到了多少点才被称为突破等,这是过度的正确性。

在EA智能交易中,为了追求最大的收益,也存在优化过度的问题。

优化过度的定义过度优化是EA交易者在调整参数过程中容易犯的错误。

这种错误在很大程度上是因为交易者过度追求优秀的绩效表现而犯逻辑设计错误。

优化过度是指利用历史资料匹配系统,对历史行情和指标、数据的关系制作EA,为了使EA看起来有良好的表现,不断调整、优化参数,设定过滤条件。

举个例子,建立外汇交易系统后,需要进行历史测试。

在交易系统中,有一个参数。

什么是参数?例如,在海龟交易规则中突破20天的最高点,这20是参数。

为什么不选择20,21,34,15,28?这叫做参数的选择。

过度优化是一套战略,经过历史测量,如果我们把参数变成24,系统在过去的趋势中收益最高。

所以,我们采用24。

在交易系统中,所有参数都选择历史表现最好的,这是过度优化。

关于过度优化的缺陷过度优化,首先有人练习射箭,但总是不允许射击,看到别人的箭红心,不由得眼红了。

之后,他首先想到了射箭,然后去射箭的目标画箭靶的好方法。

过度优化与此类似,过度计划参数优化的主要缺陷是,我们优化的最佳参数只是在我们选择的历史数据样本中设立的,但是未来的行情是无法预料的,我们可以找到历史上最好的参数,但是这个参数未必是未来最好的例如,参数的设定正好抓住了大行情,在参数的优化中获得这样的值的时候,对未来没有帮助的可能性很高。

当然,一些参数优化只是改善了系统的平均损失率,对整体效果没有太大影响。

这种参数优化可能对未来有一定的意义,但也不是绝对的。

因为行情的发展有不可预测的一面。

EA与历史资料数据完全一致,结果确实,该EA在历史数据测试中表现良好,在高涨前及时购买,在高涨前及时销售,但在下次高涨前EA会及时发出信号吗?恐怕不行,因为这个EA是针对过去的状况写的,所以不一定适用于未来。

EA设置的条件越多,结构越复杂,优化过度的情况就越严重。

总之,写EA不能离开历史资料。

否则,我们就会变成盲人,得不到。

如何避免优化过度?设计交易系统的目标是在未来的实盘行情中产生利润,而不是追求美丽的历史测试曲线,过度优化的交易系统是美丽的陷阱。

如何逃离这个陷阱?我们认为可以从交易规则的形成和交易系统的开发两个方面着手。

现代数学对金融市场的数据分析表明,时间价格序列包括两个部分:第一部分是确定项目,可以从中找到一定的规则;第二部分是随机项目,没有确定性的规则。

有一种现象只是概率。

当我们从市场历史行情中提取交易规则时,需要分析规则的逻辑性和规律性,交易规则需要能反映市场的规律性,具有一定的合理性。

交易者通过各种方法形成交易规则后,在具体的交易系统设计过程中,必须注意以下问题试数据的样本容量,避免交易次数过少。

历史测试数据量少的话,设计的系统在样品效果好,但短时间段测试没有说服力,系统未来的表现难以期待。

少的交易次数通常是由于交易规则的限制增加,强烈过滤损失的交易,是典型的过度优化行为。

第二,测试时,将测试的数据样本分为样本内外。

设计系统时采用样品内的数据,用样品外的数据测试得到的系统,如果效果大幅度降低,这个系统很可能是拟合的。

第三,核心参数不要太多。

参数过多的系统是多自由度系统,在优化多个参数后,总会得到美丽的系统,但这个系统的可靠性令人怀疑。

第四,优化交易系统的参数时,需要考察最佳参数附近的参数。

如果附近的参数系统性能比最佳参数性能差得多,那么这个最佳参数可能是过度拟合的结果,数学上称为奇点解,不稳定。

如果市场稍有变化,最佳参数可能成为最差参数。

第五,将交易系统用于其他品种,观察其效用。

EA交易虽然是技术性的工作,但本质上是思想性的活动,追求完美是美丽的陷阱,过度优化是常见的误解。

我们听说过地图的故事,这样做完全没有错,但是缺乏最基本的常识,容易犯简单的错误,EA交易也需要避免这样简单的错误。

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