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程序化交易的幸存者偏差隐藏在哪里?

发表时间: 2017-06-13 10:10:18

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我们在程序化交易模型构建时,很多参数的确定,很多交易规则的确定,都是根据历史数据上运行的结果而定的。

上一篇文章说明了回测统计中的幸存者偏差Survivorship Bias的概念,以及我们应该去留意自己的建模和回测统计中是否混入了过多的幸存者偏差结果,今天?#31243;?#19968;些个人寻找幸存者偏差的想法。

要坦诚说明的是,我们在程序化交易模型构建时,很多参数的确定,很多交易规则的确定,都是根据历史数据上运行的结果而定的。海龟交易这本书中,也谈到了确定一个较好的交易系统,毕竟还是要参考历史走势(回测)的。在统计学中,回溯检测历史样本也是最方便直接?#32479;?#26412;的方案。

这里就引出?#35828;?#19968;个幸存者偏差:历史数据全集是否有稳定的特征可以挖掘出,并在未来继续保持这种特征?我们大概?#26159;?#20917;下是相信统计结果的,但是这恰巧是量化投资的基本假设?#24184;?#34255;着危险的,因为万一我们得到的某个因子,或者价格运行规律在未来无法?#20013;?#20102;,后果会导致模型性能衰退。

对抗第一个幸存者偏差的方式是更多地依照经济学原理和行为金融学原理,检验模型的各项假设是否成立。这是个说起来容易做起来难的事。我举一个典型例子,如果我们在中大周期模型上,给予不同的股票、期货?#20998;鄭?#19981;同的模型参数,是个典型的比较危险的事情,因为参数的意义难以找到强有力解释,特别是均线类模型的周期参数,如果你针对历史样本拟?#31995;?#21040;参数,任?#25991;?#26631;函数都难以对?#26500;?#25311;合。

在找到规律前,大样本是尽可能稳妥的建模统计回测方案

另一个方式就是尽可能的大样本,比如针对全市场3000多?#36824;善保?0多个主流期货?#20998;鄭?#26500;建模型基础框架。大样本最大的好处就是避免?#35828;テ分?#30340;过拟合可能性,尽管无法预测未来,但是增加了数据的群体特征,一定程度上降低了个体特征。

如果你突破了过拟合这一关,接下来,就走到了另一个关口,在大样本数据上,得到的绩效报告中,区分幸存者和牺牲者

谁是幸存者?很显然,你的净利润,让你肾上腺素上升的目标函数,一定是幸存者。比如说我们的模型是以在时间序列中择时交易获利的,净利润是首要目标函数。

要倍加关注平均回撤(甚至统计单?#20998;?#21333;笔回撤),尽可能降低这个值

但是请不要忽略最大回撤,和平均回撤,他们是不会说话的牺牲者。他们代表了资产价格从最高(或最低)回到平?#20540;?#30340;过程中,原本的交易浮赢或者亏损。如果我们?#38750;?#26497;高的利润,而放宽止损条件,或者采用过激的加?#20013;?#20026;,会导致平均回撤很大。而日常陪伴趋势类模型的,并不是盈利的欣喜,是回撤的困扰,所以一定要倍加关注平均回撤,尽可能降低这个值

过了这一关后,第三关是非模型正常交易利润,是典型的幸存者,会产生极小偏差。如果价格因为基本面或交易规则突变等因素,出现有利于模型运行的状态,产生了一笔极大收益,我们通常要剔除这笔收益,不要轻易认为“市场价格包含一切,模型之前的信号值说明我捕捉到了这个巨大的利润?#20445;?#36825;?#20013;?#24577;会让你得到漂亮的绩效报告,而实盘中难以得到类似回报。

重要节日,绩效统计报告中,要遵循节前平仓的规则

一个常出现的例子是:期货中频交易模型,在超过3天的长假中,?#21152;?#35813;长假前平仓,长假后若干时间段后(给市场一段时间的过?#30830;?#24212;期)重新恢复信号值和仓位,或者依据市场运行,重新开新仓位。只有长线交易模型,才可以不平仓。

你可以这样做试试看,模型的利润,不出意外,产生了下降,甚至回撤还有增加。但是对应到?#23548;是?#20917;,过节平仓是不能违背的铁律,因为这段时间商品定价权拱手交给外盘,节后大部分?#20998;直?#28982;快速回归外盘定价结果,或者这段时间内该商品基本面发生变化,或者货币政策出现转向,导致过节持仓的风险极大。

最后一关是有仓位调整模型的交易顺序,如果你的目标函数是净利润,那么依照目前仓位计算动态开仓手数的模型,必定会产生偏差。因为未来数据的运行导致了未来每笔交易的出现次序不一样,如果连续出现了不利的交易,必然导致?#24335;?#24555;速亏损,可用于开仓的?#21453;?#21464;小。

那么如果是等手数开仓的模型,就不存在这个偏差了吗(等手数模型无论交易以何种次序出现,最终净利润是一致的)?#30475;?#26696;并非如此,虽然最终净利润是相等的,但是如果你以夏普比率、收益风险?#21462;almar比率、最大回撤等作为目标函数去优化模型,由于交易产生的次序不一致,一定会在这里发生极大偏差,要知道幸存者偏差大概率都是负面的,会给我们的实盘带来不利影响,而且即使出现有利于实盘交易的偏差,也说明你的模型绩效统计有问题。

?#24184;?#23450;必要进行交易结果的蒙特卡洛模拟

解决这第四种偏差的方法,在公开课中我们讲过《Building a Trading Strategy: After Testingand Optimization》这篇文章提到要做回测报告蒙特卡洛模拟的原因:过去的交易结果会在未来出现,只是以?#25345;?#19981;同的、未知的顺序。因此,通过以不同的顺序排列这些结果,就能生成完全不同的净值曲线。

今天仅提到一些浅显易懂的统计回测幸存者偏差,尽快细化回测,避免这些偏差,可以让自己的绩效更有说服力,?#37096;?#20197;让自己的理论绩效和实盘绩效更加接近。对于资方而言,对建模者的更细致?#24049;耍部?#20197;从幸存者偏差这个点切入,去设计策略评估的方式。

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