你做出了一个策略~ 运行一段时间后 达到了最大回撤 然后撤掉~ 再做一个策略~ 可能是之前那个策略的优化版~ 只是想方设法加了几个条件~ 把那个丑陋的回撤段给掩盖掉~ 回测的综合绩效有点提高~ 再去实盘~ 再达到最大回撤~再撤掉~再做个策略... 无论你回测的历史数据是多少年~ 测试7年~第8年失效 测试100年第101年失效~ 然后你再做个策略~... 其实除了行情每一次都不同外~你做的事情没有什么不同~ 那就是加点条件掩盖回撤段把历史回测绩效做的漂漂亮亮给自己点信心去跑实盘...
我第一个策略也遇到这种情况，做了一段时间，开始回撤，没办法，搞第二个策略（非趋势也非振荡）。半年后，第一个策略又活过来了!这半年还没有要“挂”的迹象。 我觉得，策略有周期性。你在它表现好的时候入场，差不多就会遇到调整。但你会在策略表现不好的时候入场吗？
不停的改策略去拟合历史数据~ 再不停的失效~ 再回到起点又去拟合历史数据~掩盖回撤段~... 盈利却没有任何起色 我开始质疑这项工作的意义... 甚至觉得以前的盈利都是运气好选中了一直出人头的硬币... 随机致富的傻瓜...
我的实际经验是~ 好多主观交易者有很好的idea~叫我测试下看看~ 结果95%是没法通过检测的~通过的也因为回撤太大没敢实盘... 趋势跟踪大原则谁都懂~ 问题是没趋势~未来行情与历史行情矛盾的时候 那些个历史回测毫无意义~ VIX指数都跌到5年新低了~ 拿5年前的数据测试没啥意义了~ 严重怀疑我现在的工作意义...:o
06-11年波动那么大 12年波动率降低 13年波动更低了...（我说大多数品种） 我都怀疑06-11年是小概率事件.. 像黄金涨了10多年~这下开跌了~ 任何黄金抗通胀能够保值什么的观点都不适用了... 不是样本太短而是我们整个职业生涯只有那么长~ 我们测试的是历史数据~而交易的是未来行情~这个矛盾无法解开... 而且同样的数据同样的交易原则推导得出的策略大致雷同~满街跑的都是趋势策略~ 我智商也就平均水平~没法做出超出常人理解的策略... 我慢慢陷入了凯恩斯那个悲观论调~ “从长期来看,我们都将死去。”... 亏傻了~发下牢骚各位勿怪..
我不知道老兄所说的“失效”是什么概念？不会是几个月不赚钱就算失效吧？从我的回测经验看，有的策略调整期可达数年（数据样本20年），然而其它时间它又在赚钱，而且是日内！ 只要回测时间、模拟交易次数达到一定量，而且不止一个品种回测有效，我觉得这种新策略要给足够的时间观察，不轻易放弃。 这只是我的想法，不一定对，因为目前我的盈利还达不到你的零头。。。 反过来想，每年你都像前几年一样的盈利，你还让别人活不？
能点拨一下误区是指什么么？ 我纠结的地方在于历史行情数据与现在的行情的根本矛盾 以往回测的策略在目前的行情是亏的 而如果我强行去拟合现在的行情还是能够做出有点盈利的东西~ 问题是那样的东西又无法在历史行情上赚钱并且是大亏的 这是个根本矛盾~ 如果我继续加入N多条件去拟合更多的历史行情~ 比如把06-13年的历史数据（我个人认为06-11年的数据与12 13年的数据存在根本矛盾）全部做为样本内去做策略~ 加入更多参数更多条件~把各种奇葩情况全考虑到~ 拟合更多情况当然需要策略更加复杂~过度拟合是严重~ 但是简单的又没法适应各种复杂的情况~ 过度拟合的复杂策略几乎是3-4个月死一次~ 而且几乎赚一个理论最大回撤就死了...所以没有带来什么利润~ 我不知道怎么办了...
别说零头这样的话~ 在我看来这行没有新手老手高手低手~只有赢家输家~ 能在这行继续讨口饭吃的都算是赢家~.. 我说的这个失效是指一个策略回撤超过了样本内的历史最大回撤~ 这是个很实际的问题~我以前也在这个论坛发过帖子~问策略死亡的标准是什么 http://www.hylt.net/vb/showthread.php?t=36930 没有很好的答复~ 我自己的做法是超过理论最大回撤1.3倍的时候直接砍（今年有次砍在低点结果悲剧了~后面新高了~下半年又有次砍晚了拖了两个月结果亏了不少） 上次看一台湾老师讲课~说他自己的操作是过1.5就砍~实际上跟我差不多~ 这是个很实际的问题~每个吃这口饭的人都会遇到 但是没任何一本书去跟你讨论这个问题~而且这种问题没有标准答案~ 你说的回撤期超过几年~...没哪个投资人会给你几年时间~你做自营到无所谓... 实际上的操作意义更重要~ 过了理论回撤就砍~砍了后咋办？继续优化？ 等这个策略新高再用？万一新高后继续回调你咋办？ 最近牢骚比较多...
因为每个策略都会有回撤（最大回撤），所以你需要明白回撤是如何产生的（背后的逻辑），而且需要有样本数据跟踪效验。在实盘时出现回撤时需要和你的跟踪样本做效验对比的，看看回撤的原因是不是策略本身正常的表现。如果见到最大回撤就放弃而不对比分析找出原因，那永远没有尽头的。 以前在一个帖里也谈论过类似相关情况的，可以找找看。需要会失效进行分析判断的。参看这里： http://www.hylt.net/vb/showthread.php?t=26316 影响策略的3个时间因素和3个资金因素。 3个时间因素：策略的开发时间、策略的有效生命周期时间、策略的失效判断时间。 3个资金因素：策略的开发成本、策略的有效生命期内可能的赢利、策略的失效判断期内可能的损失。 如果“自动生成”能保证3个时间因素和3个资金因素之间比例的合理性，那“自动生成”或者“优化”就有其明显的优势。大部分的“优化”策略在有效生命周期内（失效前、遭遇黑天鹅前）都具有高胜率和高盈亏比的特点，而且“优化”策略因为其“适应性要求高”也会导致其另一个“优势”就是判断“失效”所需的时间短。 根据这些特点，如果采用分裂子基金的策略——就是在一个种子策略获得一定的赢利比例后分裂（分离）出部分赢利作为“后备”资金作为“风险资金”或者投入到其他策略中，成为一个个的子基金，只要这个种子策略的有效期和赢利能达到一定程度，就算其策略最终失效（损失其种子基金保留下的资金的大部分）时，其种子基金策略和分离资金获得的整体收益还是可观的。 一般情况下出现的追求长期稳定收益的倾向，很多都是因为策略开发的周期长、开发成本高而导致不得不去追求“长期稳定收益策略”。 在“自动生成”能让开发周期和开发成本只占策略生命周期和生命周期收益的一个很小比例时，“大量”的优化的有针对性的策略就有其明显的优势，而通过分裂（分离）等分散化手段又可以降低风险和增加机会。甚至可以通过分离（分裂）出的很小的一定比例的资金有针对性投入“黑天鹅”策略中，从而增强应对“黑天鹅”事件的能力。
楼主的问题我也遇到过。 策略是必然会失效的，这跟挖矿一样，总有挖完的一天。而且现在研发实力那么强，市场很成熟了，基本上难以找到一个吃很多年的富矿，都在精细化作业呢。 所以企图在历史数据中找到还没有发掘出来的模式几乎是不可能，找到的也一定是已经失效的，当然不排除多少年后又生成，这就是为什么有些策略在早些年的数据中极其牛逼，后来成为shit。 程序化交易的某个策略就像守株待兔的木头桩子，市场这只兔子有太多的地方可跑了，这个桩子的建立成本维持成本都很高。主观交易真正成功的算是在变着法追赶兔子，效率会高一些。 我感觉程序化交易交易需要分析当前市场的状态，比如设定一个时间段最近1月，一年，然后主观分析在哪些位置放桩子，如果要以十几年以来的历史来判断桩子放哪，你信任兔子那凌乱的脚印么？ 总的来说，无论你怎么让你的策略完备，收集再多的情况，你一个人永远无法堵死那只兔子，因为资金有限。所以判断兔子此刻的方向和速度可能效果会更好一些，去当一个极其有经验的猎手。还有个办法就是去组团狩猎，饿死单漂的猎人。