Der Prozess von der Entwicklung eines hervorragenden systematischen Handelssystems bis zur Gewinnung eines gewissen Gewinns durch die Nutzung dieses Systems ist ein komplexer Prozess, der viele Probleme mit sich bringt. So sind Investoren oft sehr zuversichtlich, dass die Strategie profitabel ist, weil die historischen Test-Ertragskurven der Strategie nach oben gleiten, bevor sie tatsächlich angewendet werden. Nach der Praxis biegt sich die Kapitalkurve nach unten und ist nicht zufriedenstellend. Ein wichtiger Grund für dieses Phänomen ist die Überanpassung.
Der Entwurf eines programmatisierten Handelssystems besteht aus zwei Teilen, die beide zu einer übermäßigen Anpassung führen können. Der erste Teil des Handelssystemdesigns besteht in der Bildung eines vollständigen Handelsregelsystems. Es gibt im Allgemeinen zwei Methoden zur Bildung von Handelsregeln, von oben nach unten und von unten nach oben: von oben nach unten, um Gesetze auf der Grundlage langfristiger Beobachtungen von Marktverhältnissen zusammenzufassen, und dann auf der Grundlage der Gesetze eine quantitative Handelsstrategie zu entwickeln, die einen langen Zeitraum an Handelserfahrung erfordert.
Die Zielsetzung des Design-Handelssystems ist es, in künftigen realen Märkten Profite zu erzielen, und nicht in der Verfolgung einer schönen historischen Testkurve. Übermäßige Anpassung ist eine wunderschöne Falle. Wie entkommt man? Wir gehen davon aus, dass die Entwicklung von Handelsregeln und die Entwicklung von Handelssystemen zwei große Aspekte haben. Die moderne Mathematik der Datenanalyse der Finanzmärkte zeigt, dass die Zeitpreiserfolge aus zwei Teilen besteht: der erste Teil ist ein bestimmter Punkt, aus dem man immer mehr bestimmte Regeln herausfinden kann. Der zweite Teil ist ein Zufallspunkt, aus dem keine Regeln der Gewissheit hervorgehen können, wobei ein Phänomen nur eine Wahrscheinlichkeit ist.
Erstens: Erhöhen Sie die Sammelkapazität der historischen Testdaten und vermeiden Sie, dass die Anzahl der Transaktionen zu gering ist. Wenn die Anzahl der historischen Testdaten gering ist, sind die Tests in kürzeren Zeitabständen nicht überzeugend, und es ist schwierig, die zukünftige Leistung des Systems vorherzusagen. Eine geringere Anzahl von Transaktionen ist oft ein typisches Überschneiden von Verlusttransaktionen, da zu viele Handelsregeln eingeschränkt werden.
Zweitens wird bei der Prüfung eine Datenprobe in In- und Ausproben unterteilt, ein System, das die Daten aus der In- und Ausprobenprobe verwendet und dann mit den Daten aus der Ausprobenprobe getestet wird, wenn der Effekt stark reduziert wird, ist sehr wahrscheinlich geeignet.
Drittens ist ein System mit zu vielen Kernparametern ein System mit vielen Freiheitsgraden, das nach der Optimierung mehrerer Parameter immer ein schönes System erzeugt, dessen Zuverlässigkeit jedoch fragwürdig ist.
Viertens müssen wir bei der Optimierung der Parameter des Systems die Parameter in der Nähe des Optimums betrachten. Wenn die Leistung des Näheren Parametersystems weit von der Leistung des Optimums abweicht, kann dieser Optimum möglicherweise das Ergebnis einer Übersummierung sein, die mathematisch als Seltsamkeit bezeichnet wird und instabil ist. Wenn sich die Merkmale des Marktes leicht verändern, kann der Optimum-Parameter der schlechteste Parameter sein.
Fünftens: Verwenden Sie das Handelssystem für andere Sorten und beobachten Sie, wie effektiv es ist. Allgegenwärtige Handelssysteme sind selten, aber Systeme, die in einer Sorte gut funktionieren, können in einer anderen Sorte zumindest profitieren. Wenn es in einer anderen Sorte nicht profitabel ist, sollte bei der Verwendung des Systems auf die Wirksamkeit geachtet werden, d. h. ob es sich nicht zu sehr an die spezifischen Bedingungen einer Sorte anpasst.