評價函數

原始的評價函數目的是對時間序列進行動能評估，或更直接白話地說，我們是透過評價函數來對於股價或策略來丈量或統計過去某一段時間內的期望值 透過評價函數得出的分數，我們可以大概理解或統計出過去某段時間內，該商品或策略的期望值(= 動能 = 績效)。

延伸閱讀: 淺談部位管理與資金(策略)管理

那為什麼上面會說到「原始」，因為我們後來更進一步地擴展了評價函數的應用，透過評價函數來描述一個商品的特徵。

延伸閱讀：

• 評價函數的穩健特性(Robustness)
• 評價函數的進階應用 – 統計與機率變化的描述
• QuantBrains評價函數的設計思路

也就是說目前我們所使用的評價函數的用意，一個是原始期望值的描述(QuantBrains_Connect中的EVA區塊，目前範例為Optimal-F)，一個是用作商品特徵的描述或噪音消除。在上面第三篇評價函數的設計思路中則加入了新的思維，也就是讓評價函數可以是"被設計"的，我們可以透過自訂公式設計的方式來規劃我們想要的資金分配方式

延伸閱讀：評價函數的選擇

實務應用:

• [基礎篇]策略與資金管理流程—連載(二)
• [基礎篇]策略與資金管理流程—連載(二) 實務補充
• [基礎篇] 策略與資金管理流程—連載(二) DD管理補述

所以目前我們就可以透過觀念 1來計算得到一個標準的單位部位(未加權時的滿艙部位)，然後透過觀念 2所算出來的分數進行加權，兩者相乘之後就是一個合理的部位數量

合理的部位數量= [ 資金標準化過後的部位 ] * [評價分數]