优化和曲线拟合两个方面是非常常见于量化交易员. 它们是如此普遍,许多交易者混淆术语, 或者用它们的同义词时,他们实际上有很大的不同含义.
迈克尔·哈里斯最近出版了一 客人岗位 关于系统交易成功的打破了这些术语的含义,并解释它们如何相互交互. 他还共享一个过程,用于确定一个策略如何可能是暴露在曲线拟合偏压是基于如何其参数被利用.
优化VS. 曲线拟合
迈克尔开始通过单独确定每两个条款. 这是什么告诉我们的是,他们相互之间细微的差别就. 下面是他如何解释它:
如已经提到的, 曲线拟合可以包括优化但后者是一个过程与一个更广泛的范围,包括许多比更多的可能性曲线拟合.
迈克尔看着 策略优化 从发现进入和退出信号的最佳集合了回溯测试期间的观点. 他解释说,曲线拟合更侧重于结果,而不是导致该结果的信号.
是曲线拟合真正问题所在?
另一个有趣的一点,迈克尔带来了的是,有没有数学证明,优化的系统更容易失败,因为他们是曲线拟合. 他表明,这是可能的任何优化策略来在任何点失败, 并且,该 战略失败 已经无关什么参数,系统使用.
他解释,不同形式的偏压是更有可能导致故障:
虽然, 优化导致选择进入和退出集合是一般有问题的过程,因为它引入了生存偏差.
迈克尔认为,在几乎所有情况下,其中一个优化的战略失败, 生存偏差 更可能归咎于比曲线拟合偏压.
如何衡量优化交易策略
而迈克尔不相信曲线拟合的失败几乎是普遍的许多交易商认为,, 他并讨论如何 一些策略更有可能暴露于曲线拟合比其他. 为了衡量怎么可能一个优化的策略就是暴露在曲线拟合, 迈克尔将其划分为三个不同的类别.
第一类包含的策略,其中最优化的参数定义都进入和退出的信号. 这些策略是最容易受到曲线拟合.
第二类包含在那里只是入门信号通过优化参数来定义策略. 这些策略是不太可能被暴露于曲线拟合比在第一类.
第三类包含的策略,其中优化参数定义只有退出信号. 这些策略是最有可能被暴露在曲线拟合.
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