策略要避免過度最佳化 [MC]
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原文來自FuturesNote
程序交易策略的設計有個大難題，不論是新手或老手都會一直感到困擾的問題是: 我的程序是否過度最佳化了?
以我們現在開發程序策略的方式，是將歷史資料作為數據，套用各種不同的邏輯來測試，希望能找到一種通則可以適用在對未來的預測。這樣的方式是利用歸納法找出通則，而通則是表示有一定的概率，也可以當作是我們回測的勝率。
但若將前述各種不同的邏輯條件增加的越來越多，就會越來越像是對數據作細節的描述，可以得到很漂亮的測試，但對未來的預測能力必然不如對過去的好，這很像是考試前把所有的考古題答案背下來，而不是真的了解怎么解答，那當考試時題目稍有改變就不會寫了。
有指標就一定有參數，有參數就一定要作選擇，選擇參數的個數及個別的范圍。還有更大的考量是，要怎么判斷是否也用了太多指標以致于最佳化了? 或許它真的就是這么準，也沒什么不可能。
那怎么辦?
目前并沒有主動正向的建議或準則說明該使用多少參數或指標個數，只有被動的再去測試，常用的方法是forward backtesting，就是把歷史數據切兩部份，一部份用你覺得這歷史區間最好的參數測試，另一部份作為未知數據再測試這參數。假設同一組參數在這兩部份的運作情形差異不大，那很可能表示這組參數是夠穩健的，若在兩部份的差異很大，那你就要小心了.....
以上，是針對單一策略作forward backtesting來判斷是否過度最佳化，但作了也評估過了，能表示未來績效會和測試時一樣好嗎? 當然，還是不一定的，唯一可以確定的是對這支策略的信心和了解更加提升了，這也是很重要的。
除了forward backtesting之外，避免過度最佳化是從策略組合的角度來設計，簡單的說，就是讓各策略專注。專注在目標上，目標是長波段10%行情、中波段3%行情、當沖策略、極短線策略、震蕩盤策略或是針對只作多空單方向的特殊策略等等。
在設計這些策略時，單一的目標要夠明確，例如想設計一個大行情必吃的策略，那小行情就不予理會，或許能作到避開損失就夠好了，千萬不要想連震蕩小行情也吃的到，因為這樣很可能又會陷入多重邏輯的陷阱。
舉個故事來說，動物界舉辦了鐵人三項比賽，項目是飛行、短跑和游泳，老鷹在飛行項目得了第一名，但是短跑和游泳都不行，獵豹在短跑得了第一名，但是另兩項不行，海豚則是游泳第一名，但另外兩項也不行。這項比賽最差的是一只鴨子，三項都會一點，但都不怎樣。
這故事和程序交易策略有什么關系? 假如我們希望設計一個任何狀況都適用的策略，什么行情大小都要吃到，那么就可能會設計出一個什么都吃不好的鴨子，而好的作法應該是建立一個團隊，由老鷹、獵豹和海豚組合的超級戰隊。
這和避免過度最佳化又有什么關系? 當我們專注在特定目標設計策略可以有較簡化的邏輯，同時在組合時又可以有效的截長補短，這個有不有效，主要是指降低整體drawdown，也就是看老鷹、獵豹和海豚彼此合不合，這個戰隊能否發揮綜合效果。
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