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时间:2022-05-15 09:00:07
EA交易,是个技术活,但是本质上是思想的活动,追求完美是一个美丽的陷阱,而过度优化则是一种常见的误区。有一句话叫“过犹不及”,EA交易也需要避免这种简单的错误。
何为EA“优化过度”?
所谓的“优化过度”,就是利用历史资料匹配系统,针对一段历史行情与指标、数据的关系编写EA,为使EA看起来有良好的表现,不断地对参数作出调整、优化,设置过滤条件。使EA与历史资料数据之间完全吻合,结果可以肯定,这套EA在历史数据测试中表现良好,会在大涨之前适时地买入,大跌之前适时地卖出,可是当下次大涨大跌之前EA还会适时地发出信号吗?恐怕不能,因为这个EA是针对过去的状况编写的,它不一定适用于未来。
EA设定的条件越多,结构越复杂,“优化过度”的情况就越严重。比如一个参数的设置刚好让你抓住了一波大行情,在参数优化取到这样的值时很有可能对未来没有任何帮助,因为行情的发展有其不可预知的一方面。
怎样避免EA“优化过度”?
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,交易规则需要能够反映市场的规律性,具有一定的合理性。
当交易者通过各种途径形成交易规则后,在具体的交易系统设计过程中,需要注意如下问题:
第一,增加历史测试数据样本容量,避免交易次数过少。
如果历史测试数据量较少,虽然设计的系统在样本内效果良好,但是较短时间段的测试不具有说服力,系统未来的表现很难预期。而较少的交易次数往往是由于增加过多的交易规则限制,对亏损的交易进行了强过滤,是一种典型的过度优化行为。
第二,在测试时,将测试的数据样本分为样本内和样本外。
设计系统的时候采用样本内数据,然后用样本外数据测试得出的系统,如果效果大大降低,那么这种系统极有可能是拟合的。
第三,核心参数不宜过多。
参数过多的系统是一个多自由度系统,在优化多个参数之后总会得出一个漂亮的系统,但这种系统的可靠性是令人怀疑的。
第四,在对交易系统的参数进行优化时,需要对最优参数附近的参数进行考察。
如果附近参数系统的性能远差于最优参数的性能,那这个最优参数有可能是一个过度拟和的结果,数学上称为奇点解,是不稳定的。如果市场的特征稍微发生变化,最优参数可能会成为最差参数。
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