交易系统的历史回测应该注意什么

交易系统的历史回测应该注意什么

交易系统必须能通过历史回测才可以投入使用。无法通过历史回测的交易系统不可能在实际交易中获利。历史回测是交易系统投入实盘的必要前置环节。能通过历史回测的交易系统不一定是好用的交易系统,但不能通过历史回测,则一定不是好用的交易系统。

一般地,回测交易系统,需要从稳健性(Robustness)分析的角度特别留意以下四点。

第一,历史回测的期间必须足够长。

一般来讲,对于国内的股票、商品,应该回测5年以上的数据,对于新上市的品种,至少也要回测3年。对于上市较早的品种或国际市场的黄金、美元指数等商品,则应至少回测一个牛熊周期,一般应该在10年–15年以上。回测的期间足够长久,回测的成绩才足够可靠。对于不能满足这个要求的品种,则应在开仓时将R值适当加权处理,主动降低风险暴露。

第二,分析回测成绩,应予以“断代”处理。

一个稳定、可靠的交易系统,在一定期间范围内,成绩应该相对稳定。仅靠一两波大行情拉高整体回测成绩的,会使使用者高估系统的价值。例如,回测上证指数时,如果仅仅将2005年–2007年的大牛市纳入总成绩,而没有逐年的回测数据,很可能会因为一次牛市而高估了一个本来绩效一般的系统。我的经验是,按年予以断代,分析各年的回测绩效。完全平均的回测成绩是不可能的,一个优秀的系统应该满足两个条件:单一年度不出现巨大亏损;各年整体稳定盈利,偶尔出现超额获利。

第三,回测系统后应该防止“过度优化”,尽量减少参数变量,防止“参数孤岛”。

过度优化(Curve Fitting,也可称为“曲线拟合”)是交易系统回测的最大敌人。一个交易系统应以简洁为上,少用参数变量。对于采取了变量参数的系统,最优参数附近的参数也应具备不错的绩效,形成“参数高原”。应防止过度优化后的“参数孤岛”。

第四,交易系统应经历多品种回测检验

一个可靠的交易系统应该具备普适性,不能仅仅适用于个别交易品种。只能用于一个品种的交易系统,往往是过度优化的产物。需要特别说明的是,不同品种间可以结合品种特性进行一些针对单一品种的微调。比如结合不同品种的ATR情况,根据日K线的振幅过滤一些非常态下的开仓信号等。这种根据具体品种采取的个性化调整不属于过度优化。

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