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量化交易之数据迁就偏差

发表时间:2018-01-23 09:51
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量化交易之数据迁就偏差 因迁就历史数据的噪声而过度优化模型参数,造成策略的回测业绩高于未来业绩,即为数据迁就偏差。在基于历史数据的统计预测模型中,数据迁就偏差非常普

  量化交易之数据迁就偏差

  因迁就历史数据的噪声而过度优化模型参数,造成策略的回测业绩高于未来业绩,即为数据迁就偏差。在基于历史数据的统计预测模型中,数据迁就偏差非常普遍,而在金融中,因为独立数据的量非常有限,所以这个问题就更加严重。

量化交易之数据迁就偏差

  高频数据倒是非常多,但只对高频模型有用。尽管现货市场数据可以追溯到20世纪初,但只有最近十年的数据才适用于构建预测模型。此外,如果发生了第2章讨论过的状态转换,最近几年的旧数据可能也没法用。独立数据的量越少,交易模型中用到的可调整参数就应该越少。
 

  根据经验,在计算移动平均值时不会超过5个参数,包括如建仓清仓阀值、持有期限、回溯期限等定量指标。此外,并非所有的数据迁就偏差都是由参数优化造成的。用相同数据集重复做回测时,还会影响模型的定性决策选择,如在开盘还是收盘时建仓、是否隔夜持仓等。
 

  通常,这些可以优化回测业绩的定性选择,对未来未必是最优的。构建数据驱动模型时,几乎不可能完全消除数据迁就偏差,但有几种方法可以降低这种偏差。

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