历史是否重演？帮你样本外测试，助你打造对冲组合

看不明白.我们只测股指近四年的数据.你却能测多于他的实盘数据???

 

对。小小的独创。

 

对程序化交易来说，恶劣行情不可能长期持续。就象好日子也不会无限长一个道理。
在恶劣的时候能否坚持，统计上的依据是最重要的。

 

没有圣杯，即使巴菲特本人，也是每天辛勤劳动的。
但程序化确实能简化一部分劳动，加快一部分运算。

或者说，能找到一个“一段时间里的” “圣杯的一部分！”

 

听着像是将数据拆分重组的做法

 

看到自己的帖子被回，顺便过来看一下。

1、自己的策略怎么能给别人做测试？安全性问题没办法保障

2、样本外数据有多少，比如鸡蛋，能产生用来测试的未来三年数据？

3、模型拆分，那岂不是改核心算法，不稳定策略的不会变成稳定的，但是稳定的很有可能变成不稳定的

 

同意

 

mark

 

1、如果你认为找到了“圣杯”，当然安全最重要。不过以目前我们测试的大量模型来看，还没有一个足以产生破解源代码的冲动
模型是否真的可行，足以让你坚持得下来，绝对比被破解的“安全”更重要。除非你是“圣杯”，那么我们也建议你不用测试，直接赚大钱好了。

2、样本外数据比你想象的多很多。通常可以有真实市场的10倍以上。

3、拆分不改变核心算法，甚至可以基本不修改代码，如果符合要求的话。

 

开发策略的方法有问题， 数据再多也没用。
多数时候overfitting跟数据多少没关系。

 

同问

 

蒙特卡洛好像是从一个已知的分布中抽样吧？可是交易数据不是稳态的……

如果是基于真实数据加一些随机噪音倒是一定程度上可行。

 

同感, 靠优化指标参数/组合得到的策略不可靠。

 

样本外数据有多少意义不大，几大指数期货+几个周期测试一下，就知道策略是否有效了

 

overfitting跟数据关系太大了，

如果你的overfitting跟数据都没关系了，那你的overfitting本身就是圣杯。

 

不是。

 

数据的多少 = 数据 ？
建议回复前把别人的话看得再仔细点

 

没错。我的意思就是过度拟合的直接原因就是数据不足。只是用词省略了一下。

如果你的模拟能够拟合海量的数据（比如IF模型能拟合40年），本身就超越了所谓过度拟合，已经是普适的了。

 

过拟合的直接原因当然不是数据不足，这个我还是清楚的