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为什么在回测中表现良好的交易系统在现实生活中往往效果不佳?

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Daniel Fernandez 博士是一位经验丰富的外汇交易员和自动交易系统设计师。

他自2017年底开始涉足外汇市场。通过分析市场,他提出了非常简单、强大且可靠的交易策略。更重要的是,他寻求分析交易结果,并不断从自己的经验中学习,得出新的结论并回答算法交易中的问题。



以下是丹尼尔博士对为什么过去表现良好的交易系统现在表现不佳的见解。

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众所周知,在回测期间表现最佳的交易系统在真实市场条件下通常不会以表现相同的绩效。今天,我将讨论为什么会发生这种情况以及为什么它总是会发生?这种现象背后的统计原因是什么?以及我们可以采取哪些措施来尝试以某种方式缓解这个问题。


如果您曾经做过系统优化或研究过任何交易系统,然后会发现在回测中表现最佳的交易系统,那么毫无疑问在实盘交易时几乎总是更糟糕(无论您如何选择参数或如何利用策略)。


假设,您正在向班级学生进行一个心理测验,检验结果呈正态分布。既然你想选择最好的人,你就必须选班级里前10%的人。
当你再次给学生测试时,前10%的学生和最新的前10%不一样了。发生了什么?第一次测试选错学生了吗?

这是一个经典的统计问题,当选择“表现最好”的学生时,排名靠前的前10%群体在某些方面可能会受到随机机会的青睐,但当再次接受对新测验时,他们往往会返回到分布的平均值。这就是为什么表现最好的人经常令人失望,因为总是包含随机偏好,很难与他们的实力区分开来。


在创建交易系统的过程中,我们也遇到了类似的问题,但是更加复杂。我们不能只是选择表现最好的,因为所有潜在的交易逻辑都有严重亏损风险——但我们必须确保我们选择的结果很可能具有实力而非运气的结果。

问题在于,在某种程度上,我们看到的结果仍然可能涉及一些运气。交易系统的结果始终是技巧加运气的结果。
如果你选择最好的,那么你就最大化了这两个因素。但我们怎么知道一个系统的运气有多少呢?我们如何确保交易系统不会表现不佳?

测验交易系统类似于班级学生的心理测试,其中大多数学生根本没有实力,而一小群学生则具有较高的水平。
通过测试选择真正有实力的学生,至于其是否实力加运气,你无法确定。


对于交易来说,事情就更复杂了,因为市场总是在变化,所以你要考虑额外的概率。为此,您需要进行反复测试,这可以将有实力和靠运气取胜的系统分离出来,
多次测试,如果排名靠前的系统持续保持,那么其运气成分就少一些。这可以过滤掉一些随机运气。

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