透過評價函數進行正確的策略參數探勘與排序
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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