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[其他程式語言] 示範: 適度地研究

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本帖最後由 wctsengc 於 20-1-10 07:54 編輯

前篇 愛之適足以害之 說到: 封關或農曆年開紅盤的歷史資料統計分析, 是缺乏統計學上必須的信度 & 效度, 硬是去做是浪費功夫且無稽的謊言, 和之前一樣不會光說不練沒有建設性, 到底做到甚麼程度的研究是適度的呢?

雖然浸淫股市早已超過25個年頭, 但所知不多且懂得也很侷限(還很欠學習), 只敢舉和全職操作前的資訊工作背景相關 --- 程式交易回測的例子做示範

A. 絕對要做的
1. 找一個合用的回測軟體
2. 把你的交易策略寫成程式
3. 思考樣本區間的合理劃分
4. 進行Walk Forward Analysis 滾動式的歷史資料回測
5. 不畏失敗 (必須回到步驟2), 努力找到滿意的成長曲線圖
6. 利用MDD (Maximum DrawDown) 思考如何進行資金管理

B. 看個性特質加做的
1. 提升勝率到可信 (55%以下) 程度
2. 提升盈虧比到可信 (3倍以下) 程度

不屬於以上A & B範疇裡的 (ex: 勝率做到超過55%以上), 我主觀認為即脫離了 [適度] 二字

先找一個合用的回測軟體(ex: MC, XQ, HTS, 自己開發的...隨便都可), 把你的交易策略寫成程式後, 思考利用樣本區間的劃分, 不僅可以模擬測試交易策略未來的可行性, 或在各種不同盤勢裡的穩定度, 更可以藉此技巧來避免前兩篇文中樣本有效度的問題; 用 Walk Forward Analysis 做滾動式的歷史資料回測, 若能在各不同盤勢的樣本裡, 都得到正角度的成長曲線圖, 代表你已經開發出一套可穩定獲利的策略; 這時候可以注意兩個值 --- 勝率和盈虧比, 我認為勝率在35% & 盈虧比1.7 以上就是可以用的系統


當然啦! 一定會有很多人質疑勝率只有35%便可以用? 這和個性有關, 這是對策略信心度的問題, 太低的勝率容易導致交易者喪失信心, 而無法堅持策略一直持續使用下去; 如我其他文章所述, 我衡量過自己的個性, 35%對我來講夠了, 所以才不厭其煩地強調:


方法很好,做不到 = 沒用 +100; 容易實踐的方法是很個人化的,必須先了解自己後量身訂做, 所以[操作]不適用 "繳費上課來買時間" 這個概念,因為操作不像神人老師亂類比而[引喻失義]的例子, 如法律. 會計...等有個放諸國內皆準的標準在那邊, 反而該隨各人個性不同需要特製化的

覺得勝率35%太低的人, 可以用一些 refine 的技術, 來看能不能提升到你滿意的程度, 不過要注意到 curve fitting 的問題, 不然你得到的聖盃其實是靠盃; 因此回測重點在是否能得到一個滿意的 (ex: 45度角) 成長曲線, 其他都是看個性要不要多做, 想把勝率做到超過70%以上的人, 絕對是我前篇文章裡寫的 [愛之適足以害之] 的人, 浪費功夫與時間不說, 得到靠盃的機會很大

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