最佳化幾乎是學程式交易的同學都做過的步驟,但基本上多數人都只學了招式,卻沒想過其中的細節…沒有靈魂的招式招來的只會是魔鬼…..

評價函數的功用其實非常廣泛,評價函數可以針對任意時間序列進行動能穩健性評估與品質檢定, 因此我們可以將其用為策略參數最佳化時的目標函數(object function)取代一般平台普遍預設的 netprofit 進行參數排序與探勘, 亦可以用於策略中作為部位管理,更重要的應用則是作為策略管理與資金管理的資金分配參考。

“最佳化” 這個動作基本上做程式交易大概都做過,其實這一個動作是可以威力很大的,甚至所謂的機器學習其實也都是在做這個動作,只是很可惜甚少有針對這個部分的討論,多數人使用的最佳化目標函數也都仍舊停留在程式交易平台預設的 Netprofit 排序, 而不是透過具有統計穩健性的評價函數進行排序。沒有透過正確具有統計穩健性的目標函數去做參數排序跟探勘,就算去搞一些什麼Walk Forward Analysis(移動窗格檢定)有的沒的也是沒有意義,因為用來排序的目標函數就已經有問題了。

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