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期货程序化交易中的过度拟合现象分析

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期货程序化交易中的过度拟合现象分析

  

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期货程序化交易中过度拟合现象分析

 

  期货程序化交易中的过度拟合现象分析?。

  过度拟合意味着对于样本数据,描述的准确性非常高,而对于非样本数据,描述的准确性非常差。具体到程序化交易,历史市场是非常有效的,但在未来市场是无效的。本文试图解释过度拟合的原因,并提出几种避免过度拟合的方法。

  过度装配的原因。

  程序化交易系统的设计过程包括两个部分,这两个部分都可能导致过度拟合。

  交易系统设计的第一部分是形成一个完整的交易规则体系。形成交易规则通常有两种方式:自上而下和自下而上。自上而下的方法基于对市场状况的长期观察总结规则,然后在规则的基础上形成定量交易策略。这个过程需要长期积累交易经验。

  自下而上的方法是一种基于市场数据和统计分析以获得市场特征的交易策略。

  当交易者用历史数据测试交易系统时,他们经常根据测试结果重新训练交易规则以形成新的交易规则,或者组合这些规则,以便生成的交易系统可以容易地适应市场数据。

  同时,在量化实现交易系统的过程中,参数一般用来描述系统。设计师将通过增加参数数量和优化这些参数来找到最佳交易系统。

  如果参数的数量太大或参数被过度优化,它将总是产生完美的过度适应历史市场,但未来的表现将大大降低。

  期货程序化交易中的过度拟合现象分析。

  如何避免过度合身。

  设计交易系统的目标是在未来的公司市场中产生利润,而不是追求一个美丽的历史测试曲线。过度的交易系统是一个美丽的陷阱。如何逃离这个陷阱?我们认为可以从两个方面入手:交易规则的形成和交易制度的发展。

  现代数学对金融市场的数据分析表明,时间价格序列包括两个部分。

  第一部分是定项,从中可以找到一定的规律?。

  第二部分是随机项,没有确定性规则,某一现象的发生只是概率性的。

  当我们从市场历史中提取交易规则时,我们需要分析规则的逻辑和规律性。交易规则需要反映市场的规律性并具有一定的合理性。

  同时,交易规则的数量不应过多。太多的交易规则就像给一个事物的描述增加了太多的属性,而不是反映事物的本质。如果事物的外观改变,描述将无效。只有对事物本质的描述才是对事物本身的定义。

  未来规划?。

  期货程序化交易中的过度拟合现象分析。

  当交易者通过各种渠道形成交易规则时,在具体的交易系统设计过程中应注意以下问题!

  首先,增加历史测试数据的样本量,以避免过少的事务。

  如果历史测试数据量很小,虽然设计的系统在样本中运行良好,但短时间内的测试不具有说服力,很难预测系统的未来性能。然而,交易数量的减少往往是由于交易规则的过度限制,而亏损交易被强烈过滤,这是一种典型的过度拟合行为。

  其次,在测试过程中,测试数据样本分为内部样本和外部样本。

  在设计系统时,我们使用样本中的数据,然后使用样本外的数据来测试系统。如果效果大大降低,那么这个系统很可能适合。

  第三,核心参数不应过多。

  参数过多的系统是多自由度系统。在优化了许多参数之后,总会得到一个漂亮的系统,但是这个系统的可靠性是值得怀疑的。

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  第四,当优化交易系统的参数时,我们需要研究接近最优参数的参数。

  如果附近参数系统的性能远不如最优参数,那么最优参数可能是过拟合的结果,这在数学上称为奇点解,是不稳定的。如果市场特征稍有变化,最优参数可能成为最差参数。

  (编辑:股票配资网络)!

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