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数量化投资的注意事项:模拟与实际的不同

2019-08-13 00:19:13  来源:量化投资  本篇文章有字,看完大约需要7分钟的时间

数量化投资的注意事项:模拟与实际的不同

时间:2019-08-13 00:19:13  来源:量化投资

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几乎所有的模拟操作只是为算法应用提供一个参考。在这个层面上来看,价值投资相比起来就显得较难回溯校验。然而,模拟的结果也并不表示实际应用就可以获得满意的结果。即便我们十分小心地把前面10个问题处理得很好,仍然要有心理准备来面对现实结果的不同。这里面涉及到了一个模式迁移问题。

计量模型也好,罗闻全教授的程序化技术分析也罢,这都是一个模式识别和校验的过程。但有谁能保证这个模式会长期有效的运行下去呢?这里可能要借用一个静态转变为动态的概念。但往往面对实际策略的时候会出现两种情况:(1)模型通过参数调整可以做到适应;(2)根本就没有可以直接替代的模式。而后者就是算法池内启用状态所占比例有限的原因。这种现象也更多的出现在股价形态识别的问题中。

发现这个问题也是与同事讨论的结果。笔者有个习惯,就是每隔几个月就要买入一批市场书籍,一方面是看看有什么新鲜的思想,一方面也是为了留个备份,免得将来绝版找不到。笔者自认对投资方法的开放度极高,但其中一本《神奇的大均线》的书可谓是让笔者开了眼界。用均线没什么关系,实际上一直有种支持趋势类指标的声音,这在学术界的四因素模型有体现,说到这个问题的不止一本书了。可14.5年这么大的一个数值和经常以对抗常态应用规则的写作方式还是让笔者对该书的结论有几分戒备。考虑到人家是个教授,直接的校验结果未免有大不敬的嫌疑,所以我们换了个方式。当数据段选取2006年6月30日至2011年6月29日时,只考虑常规的操作策略,以均线作为依托,价格运行于某均线之上则为买入持有阶段,价格运行于某均线之下则为卖出空仓阶段。每次操作要受到佣金3%o、税率1.5%o的费用扣除。华夏上证50ETF在买入长期持有的策略下收益为1.875298。而依托均线系操作的收益率却有一个类似于抛物线形的分布。其中,该策略在参数40-60左右的区域策略收益率达到了峰值的同时还表现出了较好的稳定性。回到我们本段所涉及到的于教授那超长均线参数的问题上,14.5年意味着市场要在2005年9月中旬左右才开始有数值。这将均线的校验段直接放在了2006年的极端行情中。而长参数的直接后果就是反应慢,股价在此均线上运行基本上是板上钉钉,在此基础上常见的策略都会出现依托短期信号为主的现象,那这个策略本质上来说就是在告诉投资者:“极端上涨的时候买入就好了。”

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图8均线系常规策略1结果

当我们考虑均线问题的时候不能随便选个参数。当均线参数可变时,我们完全把它当作一个固定策略的参数优化问题。最后的结果是一个常规意义上的中短期均线成为了胜出的个体,但经验老道的同事还是一眼看出,这一策略在进入2010年之后收益率明显下降了。这是一个比获取优化的参数更值得思考的副产品。就事论事的角度来说,一种处理方式是引入“考夫曼自适应均线系统”。这方面的研究有很多,重点无非在于如何作出差异化以尽量避免与他人争夺同一策略的有限盈利空间。

更一般的角度来看,2006--2008年依托均线的数据模式可能与2010年之后的数据模式有明显的不同,然而,作为优化数据的时间段,5年的时间显然给出了一个融合了两种模式的综合输出,这其实并非是理想结果。哑变量是一种解决思路,但显然过于武断,因为我们不能指望事先就确定出模式迁移的判断信号。显然,如果能做到就等于在承认有人能事先知道股指能涨多高或类似的信息。另一种是以池子的方式同时跟踪数个较优参数,然后用策略收益率动态调配资金权重。这个问题我们会在后面的章节再讨论。

当然,模式迁移也并非都能用这种方式来得以解决。还有一些问题则一般我们认为可以做到等额度资金分配,但现实往往是做不到的。价格100元和价格5元的两只股票,对后者能做到执行价不影响,对前者往往就存在困难。要么更改策略设计,要么重新划定执行范围,这些现实因素往往都会在不经意间对结果产生较为复杂的影响。

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