技術交易系統參數優化的問題
來自專欄獵刃是如何煉成的
機械化化交易的書籍在市面上層出不窮，大多數打算進行機械化交易的朋友都會去閱讀一兩本或者更多，這些書裡面每一本都會提到交易模型的參數優化的問題。光憑技術手段並不足以解決所有交易的問題，這就是為什麼說交易是一門藝術之所在。
而我們使用機械的交易方法是為了儘可能的避免人為的判斷和情緒對交易的不良影響，在我們沒有形成自己的一套交易體系之前通過機械的方法來進行交易無疑可以少走很多彎路，把時間和金錢留給我們用來積累更多的經驗，讓我們首先確保在市場中生存，再去追求如何使交易變成藝術。
什麼是參數優化？對於一些模型來說會有一些參數，這些參數設置的主要含義可能是為模型提供一個周期，舉個例子來說象5日均線上穿10日均線，參數優化實際上就是對參數的各個值進行一次測試，找到盈利最大的那次值，如上面函數的n和N，我們利用系統的參數優化功能就可以把n（1～10），N（10～30）都測試一遍，找到最好的那個值。
參數優化的基本矛盾
參數優化的基本矛盾在於，選取出的最優的參數數值只是在歷史數據上成立的，就是說往回看用這個或這組參數能夠獲得最大的收益，但行情的發展卻是無法完全預料的，可以找到歷史上表現最好的參數，但是這個參數未必在未來是最好的。因為每種系統設置參數的用意不同，更有甚者可能歷史上最好的參數在未來可能就是一組很糟糕的參數。比如一個參數的設置剛好讓你抓住了一波大行情，在參數優化取到這樣的值時很有可能對未來沒有任何幫助。當然有些參數優化是由於減少了平均的虧損率使你的系統的效果更好，這種參數優化可能對未來會有一定意義，但也不是絕對的，因為行情的發展有其不可預知的一方面。
所以參數優化的基本矛盾在於歷史統計結果和行情未來發展之間的矛盾。本文的主要目的就是為了在這樣的問題面前，我們該如何處理，如何辯證的看待參數優化帶來的利與弊，更重要的是提供一個方法讓大家面對參數優化的時候知道該怎麼辦。
統計研究
這裡需要提到的一點是，很多人說模型最好不要設置參數，做好了模型應該把參數固定在模型內部不再改變。市場總是在變化的，而我們使用模型就是為了抓住這種變化中的規律，當然這種規律也是會變的，給模型留有一個參數就是為了調節這種變化，比如使用均線系統，如果品種總是大起大落，那麼使用短一點的周期就可以了。因為行情變化的總是比均線走的快，不會總觸發平倉或者開倉條件，但是後來發現這個品種不是那麼活躍了，那麼就應該調整參數把周期調長一些，以適應市場。而不是以一刀切的觀點認為沒有參數就不再面對參數優化的問題了。
這個觀點之所以錯誤，是他看到了參數優化的矛盾，而沒有意識到我們做交易的最根本目的是什麼。我們做交易最根本的目的是在於獲取利潤，而不是逃避僅僅一個參數優化的問題。不過這裡還需要提醒的是，參數固然要設置，但是不能設置過多，設置最多兩個足矣，自己必須搞清楚設置這個參數的意義是什麼。參數設置過多一方面代表的是你的交易思想的不成熟，因為成熟的交易思想是抓住市場中本質的東西，而本質的東西並不需要太多的變數來對其進行描述；另一方面，過多的參數等於說給程序更大的靈活性，以適應更多情況的行情，但你在選擇參數的時候會面對更大的困惑，因為多參數的模型經優化後的一組參數值很有可能是讓你靈活的系統最符合歷史行情的情況，這就是所謂的「參數擬合」。
來源：
攀纏鋒祖博客
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