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前瞻性測試:昨天適合,明天評估

前進測試使用過去的資料反覆選擇策略的設定,凍結它們,並評估下一個時期。只有那些較晚的測試週期才形成評估記錄。這詢問的是預先定義的研究過程是否能夠隨著時間的推移而倖存下來,而不是一個設定是否適合整個歷史。

文中的數字均為虛構教學案例。本文由AI協助編寫並經編輯審閱,不構成個人化投資建議。

凍結研究程式

在檢查測試結果之前選擇訓練長度、測試長度、允許的引數值和選擇標準。在每個邊界,僅使用當時可用的資訊。滾動訓練視窗會丟棄舊的觀察結果;一個擴充套件的視窗保留了它們。這些是不同的實驗,應該相應地標記。

指定設定變更時如何處理現有交易。關閉它們、保留它們原來的出口或將它們轉移到新規則會產生不同的回報。基於未來結果的標籤也必須在訓練邊界之前結束;否則,看似按時間順序的分割仍然可能洩露資訊。

工作範例:三個為期六個月的測試

考慮一個虛構的滾動設計:在第 1-24 個月進行訓練,在 25-30 個月進行測試;第 7-30 個月進行訓練,第 31-36 個月進行測試;然後在第 13-36 個月進行訓練,並在第 37-42 個月進行測試。假設在假設成本之後,三個測試視窗的回報為+4%、-3% 和+5%。

綜合評估報酬率為1.04×0.97×1.05−1=5.924%。它既不是6%的算術總和,也不是年化報酬率。這個數字不包括培訓視窗利潤。包括在邊界改變位置的成本,並且不要將測試月計算兩次。

該過程也可能過度擬合

向前推進的結果仍然遵循一條歷史路徑。嘗試多種視窗長度並僅發布獲勝者可能會導致程式本身過度擬合。稀疏的交易和重疊的持有期減少了獨立證據的數量。最終未受影響的時期或預期的紙本記錄可以新增證據,但不能保證未來的成功。

第二個訓練視窗可以包括第一個測試視窗,因為這些觀察結果在重新擬合時已經是過去的了。這是合法的時間順序學習。不合法的是在看到第一次測試損失後改變整體研究設計,然後將整個序列呈現為未受影響的驗證。將此類修訂記錄為新實驗並保留早期結果。當交易跨越兩個測試視窗時,一致地分配其收益,並在合併帳戶歷史記錄中僅對部位進行一次計數。計時規則與最終百分比一樣重要。

保留註明日期的封閉式評論

對於手動封閉長條圖審查,請在檢查後續可用的每日、每週或每月長條圖之前寫入設定和決策日期。將註明日期的記錄保留在圖表之外。 Student Wyckoff Pro 可以支援檢查可用的已收盤K棒;這裡描述的排程、引數擬合和效能計算是一個單獨的研究工作流程。

第一手資料

資料說明機制與限制;範例數字由編輯團隊設計,並非真實行情。

下一個實作步驟

前往分析工作區,檢視可用且已收盤的日線、週線與月線K棒。

開啟第一張圖表的操作說明 ↗