Big Data dalam Pertempuran: Keperluan untuk Ujian Data Luar Tapak Strategi Kuantitatif

• #### NO：01

Kehidupan manusia, dari kecil ke besar, dari besar ke tua, sebenarnya adalah satu proses yang berterusan untuk membuat kesilapan, dan membetulkan, dan membuat kesilapan, hampir tidak ada yang boleh dikecualikan. Mungkin telah melakukan banyak kesalahan, yang kelihatan sangat rendah sekarang; atau mungkin kehilangan banyak peluang untuk menaiki kereta, seperti: hartanah, internet, mata wang digital dan sebagainya … tidak kira sama ada gelembung, bertanya kepada anda, anda tidak berada di sana ketika gelembung datang?

Sehinggalah mereka mendengar orang berkata: “Saya tidak sepatutnya”… “Sekiranya … saya akan … “

Saya telah bergelut dengan soalan ini dan tidak dapat melepaskan diri untuk masa yang lama, tetapi kemudian saya mula memahami. Sebenarnya, ini bukan sesuatu yang perlu ditakuti, kerana pada masa itu setiap pilihan, sama ada benar atau salah, akan membawa kita jauh dari hasil yang telah ditetapkan, ke arah yang tidak diketahui; dan pertimbangan kita, hanya membuka perspektif Tuhan di luar data sejarah.

• #### NO：02

Saya telah melihat banyak sistem perdagangan, yang boleh mencapai kadar kejayaan lebih dari 50% apabila diperiksa semula. Dengan kadar kemenangan yang tinggi ini, mungkin terdapat lebih daripada 1: 1 rasio keuntungan dan kerugian. Namun, tidak ada pengecualian, sistem ini, apabila ia dimasukkan ke dalam saham, pada dasarnya rugi.

Walau bagaimanapun, perdagangan adalah satu perkara yang rumit, dan jika kita melihat ke belakang, ia jelas, tetapi jika kita tidak melihat dari sudut pandang Tuhan, kita masih tidak tahu bagaimana untuk kembali ke awal. Ini akan membawa kepada masalah kuantitatif yang berpunca dari keterbatasan data sejarah.

• #### NO：03

Tetapi dalam keadaan data yang terhad, bagaimana untuk menggunakan data yang terhad untuk menguji strategi perdagangan secara menyeluruh?

Prinsip-prinsip asas ujian berulang: Latih model dengan data sejarah yang lebih lama, dan kemudian dengan data yang lebih pendek, kemudian terus bergerak ke belakang untuk mendapatkan data, mengulangi langkah-langkah latihan dan pemeriksaan.

Data latihan: 2000-2001; data ujian: 2002; 2. Data latihan: 2001-2002, data ujian: 2003; 3. Data latihan: 2002-2003, data ujian: 2004; 4. Data latihan: 2003-2004, data ujian: 2005; 5. Data latihan: 2004-2005 dan data ujian: 2006;

…dan sebagainya…

Akhirnya, hasil ujian untuk tahun 2002, 2003, 2004, 2005, 2006 … telah dikira secara statistik untuk menilai prestasi strategi secara menyeluruh.

Prinsip-prinsip pemeriksaan deduktif dapat dijelaskan secara intuitif seperti yang ditunjukkan dalam rajah berikut:

Rajah di atas menunjukkan dua kaedah untuk melakukan pemeriksaan deduktif.

Yang pertama: setiap kali ujian, data ujian lebih pendek dan ujian lebih banyak. Jenis kedua: Setiap kali ujian, data ujian lebih lama dan ujian lebih sedikit.

Dalam aplikasi praktikal, ia boleh diuji berulang kali dengan mengubah panjang data ujian untuk menilai kestabilan model terhadap data yang tidak stabil.

• #### NO：04

Prinsip asas ujian silang: Bahagikan semua data menjadi N bahagian, berlatih dengan N-1 bahagian daripadanya, dan periksa dengan bahagian yang tersisa.

Bahagikan tahun 2000 hingga 2003 kepada 4 bahagian. Proses operasi pemeriksaan silang adalah seperti berikut: 1. Data latihan: 2001-2003, data ujian: 2000; Data latihan: 2000-2002, data ujian: 2003 3. Data latihan: 2000, 2001, 2003, data ujian: 2002; 4. Data latihan: 2000, 2002, 2003, data ujian: 2001;

Seperti yang ditunjukkan di atas: Kelebihan terbesar ujian silang adalah memanfaatkan data terhad, setiap data latihan juga merupakan data ujian. Tetapi terdapat kelemahan yang jelas apabila ujian silang digunakan untuk ujian model strategi:

1. Apabila data harga tidak stabil, hasil ujian model sering tidak boleh dipercayai. Sebagai contoh, menggunakan data tahun 2008 untuk latihan, menggunakan data tahun 2005 untuk ujian.

2. Sama seperti yang pertama, dalam pemeriksaan silang, ia tidak masuk akal jika anda menggunakan model latihan data terkini dan menggunakan model ujian data yang lebih lama.

• #### NO：05

Di samping itu, apabila model strategi kuantitatif diukur, masalah overlap data dihadapi dalam kedua-dua ujian deduktif dan ujian silang.

Dalam membangunkan model strategi perdagangan, sebahagian besar indikator teknikal adalah berdasarkan data sejarah dengan panjang tertentu. Sebagai contoh, menggunakan indikator trend, mengira data sejarah 50 hari yang lalu, dan pada hari perdagangan berikutnya, indikator itu dikira data 50 hari sebelum hari perdagangan itu, maka kedua-dua indikator dikira data 49 hari sama, yang akan menyebabkan perubahan yang tidak jelas dalam indikator setiap dua hari berdekatan.

Data yang berlainan boleh menyebabkan:

1. perubahan yang perlahan dalam hasil yang diramalkan oleh model menyebabkan perubahan yang perlahan dalam kedudukan, yang mana kita sering menyebutnya sebagai keterlambatan dalam penunjuk.

2. Beberapa nilai statistik tidak boleh digunakan untuk ujian hasil model, kerana hubungan urutan yang disebabkan oleh data berulang, menjadikan hasil ujian statistik tidak boleh dipercayai.

• #### NO：06

Strategi dagangan yang baik harus dapat menghasilkan keuntungan di masa depan. Ujian sampingan, selain dapat mengesan strategi perdagangan secara objektif, lebih berkesan dalam menjimatkan masa pelanggan.

Dalam kebanyakan kes, menggunakan parameter optimum dari semua sampel secara langsung adalah sangat berbahaya.

Jika semua data sejarah sebelum masa pengoptimuman parameter dibedakan, dibahagikan kepada data dalam sampel dan data luar sampel, terlebih dahulu menggunakan data dalam sampel untuk pengoptimuman parameter, kemudian menggunakan data luar sampel untuk pengujian luar sampel, maka kesalahan ini dapat dipetik, dan pada masa yang sama dapat diperiksa apakah strategi yang dioptimumkan sesuai untuk pasaran masa depan.

• #### NO：07

Sama seperti perdagangan, kita tidak akan pernah dapat melintasi masa untuk membuat keputusan yang betul tanpa melakukan kesalahan sedikit pun. Jika ada tangan Tuhan atau kemampuan untuk melintasi masa depan, maka tanpa ujian, perdagangan langsung dalam talian, kita juga akan mendapat banyak wang. Dan saya, manusia biasa, harus menguji strategi kita dalam data sejarah.

Walau bagaimanapun, walaupun mempunyai sejarah data yang besar, sejarah sangat kurang dalam menghadapi masa depan yang tidak berkesudahan dan tidak dapat diramalkan. Oleh itu, sistem perdagangan yang berdasarkan sejarah dari bawah ke atas, akhirnya akan tenggelam dengan masa. Oleh kerana sejarah tidak mempunyai masa depan yang tak terhingga. Oleh itu, sistem perdagangan yang penuh dengan harapan positif mesti disokong oleh prinsip / logik dalamannya.

• #### NO：08

Kami (pencipta Kuantitifikasi Platform Perdagangan Kuantitifikasi) berhasrat untuk mengubah keadaan kuantitifikasi semasa yang tidak ada barang kering, komunikasi tertutup, dan penipu, untuk mewujudkan kuantitifikasi yang lebih murni. Dunia ini tidak pernah mencipta pengetahuan dan teori, mereka hanya sudah ada lama menunggu kita untuk meneroka.

Berkongsi adalah satu sikap, dan lebih bijak!

Pengunjung dalam talian Penulis: Hukybo