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    2. 歷史測試經常發生的錯誤
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        在進一步討論歷史測試方法前,我想先花點時間來說明在測試過程應避免的一些常見錯誤。有時, 避免錯誤是學習正確方法的捷徑如果能夠避免錯誤,所作所為自然就會正確。舉例來說,我的蘇非貓并不知道只能在特定的柱子上磨爪子,但經過學習后,明白了它不能在沙發、窗簾、地毯、家具或我的腳上磨爪子。于是,它能夠選擇的地方被局限到一個地方。現在,我只要能夠想辦法讓它了解,早上 5 時并不是舔我的臉、說早安的適當時間,那么一切就都沒有問題了。稍后會闡述正確的做法,不過現在先來講講一些壞習慣。

        不知道如何評估測試結果

        歷史測試完成后,最常見的錯誤就是不知該如何評估測試的結果。除非能夠作出有效的評估,否則,你根本無法判斷系統的功能。一些人特別重視測試記錄中的最高凈報酬或最高勝率,可一旦系統的最大連續虧損過高,上述數據就沒什么意義了。 評估過程必須綜合考慮一些東西,如:交易筆數、每筆交易的平均獲利、連續發生虧損的交易筆數、最大單筆虧損、最大單筆獲利、平均交易筆數、報酬分配狀況等等。 只有綜合考慮以上因素,才能判斷出一套交易系統是否適用,或判斷該系統相對于其他系統的操作績效。

        曲線套入與過度最佳化

        測試結果是否經過曲線套入,是評估系統績效所需要考慮的重要因素。 什么是曲線套入呢?簡單地說,就是根據資料狀況來設定系統策略。 這是交易系統建構與測試過程中都可能發生的問題。如果你發現價格資料呈現明顯的趨勢,然后才建構一套買進和持有的系統,這就是曲線套入。建構系統的過程中,交易者可能特別注意走勢圖上適用其預定策略的資料,但有意無意之間卻忽略其他不適用的資料。這樣建構的系統,很可能只適用于某類市場狀況;如果沒有采用其他歷史資料進行測試,這套系統顯然不該被采用。 過度最佳化則是另一個因素。系統建構過程中,如果對于參數設定要求十全十美,就可能發生過度最佳化的問題。 舉例來說,一套由兩條移動平均構成的穿越系統,建構者可能會測試所有可能的均線組合,然后挑選一組績效最佳的。這類系統未必適用,就如同精心培育的溫室中的花朵,往往都禁不起殘酷環境的考驗。所以, 測試過程中,不要為了取得較好的測試績效而不斷調整系統參數,因為這類系統通常都不適用于未來。

        不質疑系統

        不懷疑系統的測試結果,也是一種錯誤心態。某些交易者看到不錯的測試記錄,就覺得很滿意了。實際上, 使用者應嘗試尋找系統的毛病或不正常的地方,觀察是否有曲線套入的傾向,因為在事前了解這方面的問題,總要比實際遇到的好。系統的測試績效很好,可能只是由一兩筆交易造成。如果遇到不同的市場狀況,這套系統還能發揮測試過程的績效嗎?測試過程對于滑移價差的假設是否合理?測試過程的交易樣本數量是否足夠?如果你不嘗試質疑系統的績效與缺失,實際運用中就可能遇到不必要的麻煩。 對于一套看起來似乎沒用的系統,不妨也抱著這種心態,研究其問題所在,看看自己是否能夠進行修改。檢討一些無效的策略,也可以提高交易知識。任何假設或理論,都需要進一步研究與質疑,才能知道它是否成立。

        測試資料或市況不足

        資料不足是測試的另一種常見錯誤。測試交易筆數至少是 30 筆,只有這樣,測試結果在統計上才可以被接受。如果資料太少,很難判斷測試結果究竟是偶然因素造成,還是交易策略確實有效。如果某套系統在測試過程中只發出 6 個信號,即使其中 5 個信號都成功,還是不能歸納出任何統計結論。這很可能代表嚴重連續虧損之后的連續獲利。如果樣本數超過 30 個,就可以在交易系統上做出有效的統計結論,測試結果不能完全由“巧合”或“運氣”解釋。 測試過程采用的歷史資料,還應該要充分反映實際的情況,包括各種可能發生的情形,不能只挑該交易策略最適用的行情。你需要知道該系統在上升趨勢、下降趨勢、區間盤整、波動劇烈、牛市走勢等各種市場狀況的表現。交易系統也應該在不同市場進行測試。如果某套交易策略確實有效,那就應該普遍適用于整個金融市場。

        采用盤中資料進行測試,不要只取幾個月的資料,時間最好拉長到幾年。開始可以采用一年的資料,但一年期間并不夠長,還不能做真正結論。很多系統經常在一年內有卓越表現,但 3 年的績效就慘不忍睹了。取得盤中價格資料的成本不低,測試過程也很浪費時間,因為你必須個別測試每種期貨合約,可是金融交易本就不是便宜、簡單的;只有投入時間、精力與資金,才可能取得好結果。

        缺少外部樣本

        測試的價格資料不足,也會造成沒有外部樣本可供運用的問題。交易系統的測試過程中,我們通常會把價格資料分為兩部分,一部分用來調整交易策略或設定參數,另一部分則用來做真正的測試。一套完整的交易策略,最后測試應采用全新的資料。如果就這段特定資料的測試做最后測試,交易系統通常都會針對其進行套人與最佳化。請注意,如果價格資料曾經用來調整策略或參數,績效往往都很好,但重點是該系統在完全“陌生”環境下的表現 ---- 這也是外部樣本的功能。 選一些最能代表交易實況的價格資料,作為外部樣本,以測試交易系統的表現。

        忽略傭金成本與滑移價差

        在交易系統測試過程中,使用者普遍會忽略傭金與滑移價差。因此,測試結果可能很好,但在實際運用時卻發生虧損。這是因為測試過程并沒有考慮到傭金費用與滑移價差。關于這些費用,預估必須切合實際,否則到時會讓你大吃一驚。每筆交易都要傭金,經常也會出現滑移價差,所以測試過程就應該考慮到此類成本。一些短線交易者經常對滑移價差的估計不足,他們認為交易會撮合在信號發生的價位。事實上,當我利用市價單買賣股票時,成交價格經常較預期水平差 30 美元以上。就我個人的經驗來說,當市場發生特殊情況(如聯邦儲備銀行突然宣布調整利率),數只股票曾經同時出現每股 5 美元或更多的滑移價差。所以,紙上模擬操作的表現可能很好,但實際交易卻只是小輸小贏。一些看起來不錯的交易系統,考慮傭金與滑移價差之后,結果卻虧錢。 千萬不要忘了這些必然發生的成本,否則任何測試結果都不會

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