評價函數的選擇

[評價函數的選擇] 雖然以前聊過，但因為隨時都有剛接觸資金管理的新讀者或是可能剛好進到某個階段需要重新更深入了解這個部分的同學。關於評價函數的選擇，雖然因為導入了Ranking機制後，他的鑑別度會變得重要性稍微往下降一點點，但還是有些可以討論的細節。<評價函數的選擇>是依據我們每個人對資金管理的”需求”而有所差異的，例如當我們選用 OptF 作為評價函數，我們可能是希望能夠在獲利能力上有比較好的結果，但實務上應用你可能會發現這樣的評價函數會造成我們的投資組合會有比較大的權益起伏(尤其搭配加減碼的時候，起伏會更大)，原因在於這個評價函數本身的設計就不是被著重設計在”辨識風險”(不是沒有，還是有，它的風險辨識是從”虧損值”那邊得來的數據參考，但我覺得忽略了我覺得挺重要的權益走勢的波動風險)。什麼是辨識權益走勢風險的設計? 像是我們常聽到的另一個評價函數<夏普率>就是一個很典型的例子，夏普率把權益曲線(或商品走勢)的波動率作為公式裡的”分母”，所以你可以試想現在有兩個策略，兩個策略在過去兩年間具有相同的收益，但一個策略是很平穩的斜斜向上波動很小但很穩，另一個則是起起伏伏波動大，雖然兩個策略最後都達到了一樣的收益，但因為波動率(分母)的不同，評價出來的夏普率數值可能就有很大的差異，夏普率是一個評價<策略穩固性>非常好的一個評價函數之一。那OptF跟夏普率哪一個做為資金(策略)管理平台上的評價函數比較好? 其實不一定哪一個比較好，每個人的個性不同，”需求”也就不同，根據你自己的”需求”來設計或選用評價函數作為你資金管理的指標或工具，你爽就好，適合你的個性最好，就像我們前面講的，投資組合動態跟單期哪個好? 每個人的選擇不同而已，適合自己的個性滿足自己的需求就好。其他的像是MAE/MFE(其實這個部分才是海龜投資法則裡的核心，不知道為什麼多數人都忽略了這個最重要的部分)也是不錯的選擇。從”加減碼”的角度上來看，如果你的策略層抗噪能力(濾鏡)還沒有進到一個比較進階的階段，在資金管理層選用類似夏普率這樣能夠辨識權益曲線波動風險設計的評價函數做為策略評鑑跟篩選應該會比較好，因為起起伏伏不乾脆的權益走勢相對上如果加上了加減碼模組(這裡指資金管理層的加減碼)，會比較容易加碼在相對高點停損在相對低點。

#資金管理

#部位管理

#策略管理

#量化思維戰略交易平台

#Xeus

(from 臉書)

粉絲專頁: http://www.facebook.com/quantbrains.club