量化略的7个陷阱

转 量化策略的7个陷阱

本文探讨了量化投资新手在执行回测和建立量化模型时应时刻注意的七个“大坑”。其中，有些误区可能很常见，但其影响力却往往被人忽略，有些误区可能在学术界和实践者的研究中司空见惯，通常我们也把他们视为理所当然。

1、幸存者偏差（Survivorship bias）

幸存者偏差是投资者面对的最普遍问题之一，而且很多人都知道幸存者偏差的存在，但很少人重视它所产生的效果。我们在回测的时候倾向于只使用当前尚存在的公司，这就意味我们剔除了那些因为破产、重组而退市的公司的所产生的影响。

在对历史数据进行调整时，一些破产、退市、表现不佳的股票定期都会被剔除。而这些被剔除的股票没有出现在你策略的股票池里，也就是说对过去做了回测时只利用了现在成分股的信息，剔除了那些在未来因为业绩或者股价表现不好而被剔除出成分股中股票的影响。

下图中显示了MSCI欧洲指数成分股等权重作为一个投资组合在过去的表现。蓝线为正确的投资组合，红线为存在幸存者偏差的组合。可以发现红线的投资回报率明显高于蓝线，从而使在回测时高估投资组合的收益。而更令人震惊的是，在做因子分析时，它有可能带来完全相反的结果。

也就是说当我们使用过去30年中表现最好的那些公司进行回测时，即便一些公司当时的信用风险高，当你知道谁会幸存下来时，于是在信用风险高或者陷入困境时买入，收益非常高。若考虑进那些破产、退市、表现不佳的股票后，结论则会完全相反，投资高信用风险企业的收益率长期远低于信用稳健的企业。

2、前视偏差（Look-ahead bias）

作为“七宗罪”之一的幸存者偏差是我们站在过去的时点上无法预知哪些公司能幸存下来并依旧是今天的指数成分股，而幸存者偏差仅仅是前视偏差的一种特例。前视偏差是指在回测时，使用了回测当时还不可用或者还没有公开的数据，这也是回测中最常见的错误。

前视偏差的一个很明显的例子就体现在财务数据上，而对财务数据的修正则更容易造成难以发现的错误。一般来说，每个公司财务数据发布的时间点不同，往往存在滞后。而在回测时我们往往根据每个公司数据发布的时间点去评估公司财务状况。

但是，当时点数据（Point-in-time data，简称PIT data）不可获得时，财务报告的滞后假设往往是错误的。下图即印证了采用PIT数据与非PIT数据所造成的差异。同时我们在下载历史宏观数据时往往得到的经过修正后的终值，但很多发达国家GDP数据发布后要经过两次调整，各大公司财报的修正也经常会进行修正。

在我们进行回测的时间点，终值往往尚无可知，只能使用初始值进行分析。可能有些人认为微小