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程序化交易模型“钝化”与“圣杯”

发布时间:2012-08-09 14:24

钝化的烦恼
    常有人提到程序化交易模型的“钝化”问题,通俗的说,也就是一个模型从赚大钱变为不赚钱,甚至亏损的一个过程。甚至在海洋部落那样高手云集的社会中,不少高人眼里,钝化是每个模型都会很快发生的事,赚钱机遇可谓稍纵即逝。钝化已成程序化交易的头号敌人。
    那么,模型钝化的实质是什么呢?
    最典型的钝化过程,是模型开发者从最近几个月的行情数据入手来编写模型。这样的模型往往在过去几月或者包括当前都非常厉害,稍微再过几月就出现了明显的“钝化”。显然,样本数据过少,是导致此类钝化的首要原因。稍有经验的开发者都会避免这样情况的发生。
    可是推而广之,更多从数年数据入手开发的模型,就没有类似情况了吗?以股指期货为例,开市仅仅两年多,任何人也只有这两年多的可参考数据。那么在未来的数月、数年以及数十年,谁又能保证不因基础数据样本相对过少而钝化呢?
    钝化的实质是较优参数的无规律性
    我们来看看影响模型收益变化的内在因素。
    模型在编写完成后,基础原理是不会再改变的,否则就不是同一个模型了。那么影响模型收益的内在因素很简单就是参数。
    通常,一个比较简洁的模型包含2-3个基本参数(其中一个是运行周期),然后还包括数量不等的止损等辅助参数。模型开发者往往使用通过历史数据回测的较优(也包括最优、次优)参数来进行实盘交易。
    以每个模型必备的运行周期为例,某个以2010年数据为基础,测试出最佳运行周期为10分钟(见下图)。结果到了2011年后期,因为市场节奏的变化,10分钟模型的收益大规模下降直至出现局部亏损,形成了典型的钝化曲线。

    同样的模型如果以2011年后的数据为基础,则测试出测试出最佳运行周期为5分钟(见下图)。有趣的是我们发现其2010年的收益就远远低于使用10分钟周期的模型。可以想象,如果市场节奏恢复2010年状况,5分钟模型也将出现同样的钝化。

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    可是,一个模型如何能知道什么时候使用5分钟,什么时候又使用10分钟呢?
    圣杯:参数的规律
    由于每种市场节奏交替变化并无固定规律,因为每种参数(包括周期)理论上都不可能通吃各种行情,而只能冀望在不适应的行情中少亏或不亏。
    而如果这个世界上存在圣杯的话,那就一定是如下两种可能:
    1、其主要较优参数长期稳定,无须修改。
    2、其主要较优参数有自身的变化规律。开发者知道什么时候朝什么方向修改参数,或者说参数本身就能够根据市场节奏自适应调整。
    很多人发现,每次进行参数优化的时候,看不出调整的方向有任何线性或可辨识的规律。因此也不知道什么时候应该调整参数以及如何调整。
    而那些所谓“圣杯”的拥有者一定告诉你,要么不需要调整参数,要么他早知道在什么时候、朝什么方向调整。你和“圣杯”的分别,不在于你不善于发现参数的规律,而是你的参数本身就没有规律。本质上,你的参数是某一段时候获利较大的概率的体现,而不具有某种有所指的涵义。
    比如这样的模型,虽然有不错的回测收益,因为参数的调整无规律,却不能保证未来收益的正负。

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    而这样的模型,在每个周期都有其相对固定的较优参数,无论在哪一年都基本一致。那它才是可能中的“圣杯”。

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    使用有规律参数的模型,发现波动规律本身所波动的规律,才是“圣杯”之所在。
    相反,如果没有任何模型可以使用恒定参数而赢利、没有任何模型能把握较优参数变化的规律,那么,“没有圣杯”就是圣杯。
    另外,以上各模型皆非引用未来函数。
    真正带点未来函数的,是这样的模型:

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