快樂為助人之本的幸福園地

感謝某版友熱情相助關於在下遇到換倉日跳空的問題～

在此不吝分享之前看到噗浪上對於回測資料準確性的探討～

原本在下對於回測資料的準確性到底重不重要這檔事情～

其實是沒啥概念的～畢竟當初經驗薄弱所知甚少～

不過後來看過法意這個網站的介紹後～

多少了解回測資料的準確性其實是很重要的～

但是在實際撰寫程式交易以及回測的時候～

還是不太能感受到資料的準確性到底與撰寫交易邏輯的確切關聯性～

畢竟到目前為止還只是在HTS上搞搞小程式～

連TS這專業的程式都沒用到～

遑論準確而大量的回測資料當然沒有感受了～

隨著交易次數與經驗的累積之後～

在下初步有點概念～

在此在前輩面前班門弄斧一下～

分享自己的看法～

在下想從自己分類的程式策略取向來看待回測資料～

在下自己武斷的粗略區分程式策略取向有兩大類～

一類是程式邏輯取向～

一類是程式機率取向～

前者就是在下常常提到的交易邏輯重要性～

利用邏輯來找出交易策略～

比如用均線～比如用盤整後的突破長紅K棒等等～

這類交易策略的生成偏向邏輯性的推導～

與過去交易紀錄的關係比較不密切～

雖然多少還是會用到回測來找出可能的較佳值～

但是更大的成分是在驗證這些交易邏輯是否有問題～

理論上若交易邏輯本身沒有太大的問題的話～

回測的結果無論怎麼去最佳化參數～

其所謂的變數最佳化報告～

理論上都應該是賺錢的～

只是賺多賺少的問題～

而若是使用程式機率取向來研擬交易策略的話～

這類交易策略比較偏向機率問題～

比如上漲X倍有較大的機率回測～

比如乖離率X%時會有大機率回檔～

比如盤整後的突破很大的機率是一大段走勢～

比如連續三跟XX條件的黑K棒就是跌勢的開始～

以上這些交易策略都是偏重過去歷史發生的資料～

然後整理過後所推理出來的機率論～

理所當然的這樣的交易策略生成方式～

就會導致其所回測的歷史資料準確性變的非常非常重要～

回測資料越準～程式的執行績效與準確幸會越高～

反之則很有可能出現相當不良的結果～

即使回測資料多漂亮都沒用～

簡單的說～

利用邏輯產生的交易策略～

賺錢機率高但是相對的不容易產生高獲利～

但是程式的使用壽命長～

也比較不介意回測資料的準確性～

反之利用歷史資料整理各種走勢的機率～

來產生的交易策略～

就要非常注意其所回測的資料準確性～

而且也要特別注意程式的壽命問題～

只回測三五年可能就只能使用一兩年就得檢討～

常常出現拉長時間測試就失靈的狀況～

但是寫的好的話也很容易創造出短期績效極佳的程式～

不過在下個人認為這些程式的壽命有限～

畢竟一些現象很容易被發現而多人使用導致失靈～

這是這類程式要注意的地方～

不過話說回來～

在下的程式都是利用邏輯來生成的～

利用歷史資料與走勢機率並非在下擅長～

所以也別太在意在下的看法～

無論如何～只要是會幫你賺錢的程式～

就是好程式～就是可以用的程式～

看倌們您說是嘛～～