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量化交易

回測是把策略規則套到歷史資料上跑一遍,問題是只要願意調,任何策略都能在歷史上印鈔票。我們用美股三十三年的資料做了四個實驗:調參數調出來的「最佳」,樣本內排名第一、樣本外掉到第 35,兩者相關係數只有 0.119;純亂猜一千次挑出來的冠軍,樣本內夏普 0.816,比精心調參數的 0.806 還漂亮;用貪婪法逐層加濾網,樣本內夏普升 40%、樣本外反而掉 18%,還選中「避開週一」這種沒有邏輯的規則;而高換手策略只要加上 10 基點滑價,年化就從 2.48% 變成 -2.53%。這篇拆解過度最佳化、資料窺探、濾網與滑價四個陷阱,並附回測可信度檢查表。
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勝率是投資裡最容易騙人的數字,因為它只告訴你贏幾次,沒告訴你贏多少、輸多少。我們自己回測過的四個技術策略就是現成證據:布林通道勝率 83.8%、RSI 勝率 82.6%,兩個都輸給買進持有;勝率只有 32% 的 200 日均線,反而把最大跌幅從 55% 砍到 24%。這篇用蒙地卡羅模擬講清楚三個機制:期望值決定長期會不會賺、連敗機率決定你會不會中途放棄、下注大小決定你能不能活到那時候。實測顯示同一個期望值為正的策略,押 10% 資金會長大兩成,押 50% 有 96% 的機率腰斬。附凱利公式說明與勝率體檢計算機。
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量化交易(Quantitative Trading)是把投資決策寫成明確規則、交給程式執行的投資方式:什麼條件買、什麼條件賣、買多少,全部事先定義,用歷史數據驗證過才上場。它的核心價值不是「電腦比較聰明」,是紀律:程式不會恐慌、不會貪婪、不會凹單。這篇講清楚量化交易的四個步驟、常見策略類型(因子、趨勢、資產配置輪動)、回測最容易騙人的三個陷阱(過度擬合、前視偏差、倖存者偏差),以及散戶該怎麼開始的務實路線。不會寫程式也能起步。
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