当你冒发了一个新想法,据此开发了一套新的交易策略,然后你调出历史数据进行回测,得到一个结果,感觉不太满意,于是你调整了一个参数,比如5日均线改为10日均线,再次测试,发现结果有稍微的改进。你又调整另外一个参数,这个过程持续下去,有的调整改善了结果,有的恶化了结果,最终,你终于调出了一套完美的参数,使得策略的结果惊人的好。
祝贺你,你已经过拟合了!这种操作过程是典型的业余量化研究人员常犯的经典错误。
如果你的策略对这一系列的调参,测试结果都不错,那么,你的策略很可能发现了真正的规律,这就不是过拟合了。
本文揭示了量化交易中常见的过拟合问题,即通过不断调整参数来优化策略在历史数据上的表现,最终可能得到在实际应用中表现不佳的策略。文章强调了区分真实规律与过拟合的重要性。
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