72/100#深夜閱讀營#2016.1.18《海龜交易法則》p161-183 第十二章 腳踏實地
這一章主要講怎么利用統(tǒng)計學(xué)，認(rèn)識歷史測試的一般原理，提高歷史測試的準(zhǔn)確度，在可能范圍內(nèi)得到最好的粗略估計。
本章大意我是了解的，但里面很多概念都不是很明白。
比如RAR（回歸年度回報率）、R立方、年度化的月度回報標(biāo)準(zhǔn)差、CAGR。
誰都想在交易中洞察未來，哪怕只是粗略的估算。但如果用作者的方法，首先必須理解這些概念，知道怎么計算，然后必須設(shè)計相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模型。
以下是讀書摘要：
樣本特征推斷總體特征是統(tǒng)計學(xué)的一個領(lǐng)域，也是歷史檢驗結(jié)果的未來預(yù)測價值的理論基礎(chǔ)。
如果我們對某種特定交易策略的歷史交易記錄有充分的研究，就可以對這種系統(tǒng)的未來潛力得出結(jié)論。
樣本分析受兩大因素影響，一是樣本的規(guī)模，一是樣本對總體的代表性。
要避免近期偏好，因為只用近期的數(shù)據(jù)做測試，得出的結(jié)果就沒有代表性了。
我們要找到穩(wěn)健的業(yè)績衡量指標(biāo)，這涉及穩(wěn)健統(tǒng)計學(xué)相關(guān)原理。
如果對數(shù)據(jù)稍作修改以后，不會顯著影響到一個統(tǒng)計指標(biāo)，那么這個指標(biāo)就是穩(wěn)健的。
上章節(jié)提到了MAR比率、CAGR（平均復(fù)合增長率）和夏普比率，這些指標(biāo)并不穩(wěn)健。如果改動一下其中的統(tǒng)計時間，相關(guān)的數(shù)據(jù)就會發(fā)生很大的變化。
回歸年度回報率
線性回歸線和它所代表的回報率為我們提供了一個新指標(biāo)RAR（回歸年度回報率）
R立方
R立方（穩(wěn)健風(fēng)險回報比率）的分子是RAR，分母是長度調(diào)整平均最大衰落。
平均最大衰落就是5次最大衰落幅度的平均值，長度調(diào)整就是將這5個衰落期的平均天數(shù)除以365，然后用這個結(jié)果乘以平均最大衰落，最后得到長度調(diào)整平均最大衰落。
穩(wěn)健夏普比率
RAR除以年度化的月度回報標(biāo)準(zhǔn)差。
穩(wěn)健的指標(biāo)不太容易受到時間的影響，也不太容易受到運氣因素的影響，而且可以幫助我們避開過度擬合的危害。
代表性樣本
怎樣得到有代表性的樣本呢？
第一，市場數(shù)量，選擇盡量多的市場。
第二測試時間，時間跨度越長涵蓋的市場狀態(tài)就越多。
我們可以把能得到的所有數(shù)據(jù)都測試一遍，因為買數(shù)據(jù)花不了多少錢，但如果沒有經(jīng)過多個市場多個年頭的充分測試就盲目相信一個系統(tǒng)，風(fēng)險就太大了。
樣本規(guī)模
樣本越小，推理就越粗糙。
只有得到一個足夠大的樣本才能作出有效的統(tǒng)計學(xué)推理，一般而言，達(dá)到數(shù)百的樣本規(guī)模也許對大多數(shù)測試來說都夠用了，而不到20的樣本規(guī)模會導(dǎo)致嚴(yán)重的偏差。
在測試一條新法則時，必須衡量這個法則的使用頻率。可以把法則一般化，提高它發(fā)揮作用的頻率，這樣樣本規(guī)模就會礦大，法則測試的統(tǒng)計學(xué)說服力就相應(yīng)提高了。
有兩種常見的做法可能將小樣本規(guī)模的問題進(jìn)一步放大。
單一市場最優(yōu)化，單獨應(yīng)用在各個市場中的最優(yōu)化方法，很難有足夠大的樣本進(jìn)行測試，因為單個市場的交易機會很少。
過于復(fù)雜的系統(tǒng)，復(fù)雜的系統(tǒng)有很多法則，有時候很難判斷是哪一條法則發(fā)揮作用。
洞察未來
怎樣判斷在實際交易中可能獲得什么成果呢？
要想得到有意義的答案必須理解影響系統(tǒng)表現(xiàn)的因素，使用穩(wěn)健指標(biāo)的必要性，以及采集足夠大的代表性樣本的重要性。
參數(shù)調(diào)整檢驗
在采用一個系統(tǒng)之前，先體驗一下參數(shù)的作用是很好的習(xí)慣。
具體的做法是，挑出幾個系統(tǒng)參數(shù)，大幅度調(diào)整參數(shù)值，比如20%到25%，然后看看效果怎么樣。
滾動最優(yōu)化窗口
滾動最優(yōu)化窗口可以幫助我們直接體驗從虛擬測試到現(xiàn)實交易的轉(zhuǎn)變。
具體做法是：
隨便選擇8到10年前的某一天，用這一天之前的所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)化，要使用平常所用的最優(yōu)化方法，做出平常會作出的權(quán)衡決策，就好像你只有截止到那一天的數(shù)據(jù)；
當(dāng)你得出了最優(yōu)化參數(shù)值后再用這一天之后兩年內(nèi)的數(shù)據(jù)檢驗一下這些參數(shù)值，系統(tǒng)在這兩年內(nèi)的表現(xiàn)會怎樣呢？
接下來把測試點向后順延兩年，也就是6到8年前的一天，再測試一次，重復(fù)這個程序，直到延伸至今天。
蒙特卡洛檢驗
蒙特卡洛檢驗是判斷系統(tǒng)穩(wěn)健性的一種方法，它是一種用隨機數(shù)據(jù)來檢驗?zāi)撤N特定現(xiàn)象的辦法。
對于復(fù)雜的無法預(yù)測的交易，我們可以像費曼用隨機數(shù)字來分析鈾一樣，借助隨機數(shù)字來更好地認(rèn)識一個交易系統(tǒng)的潛在特征。
常見的辦法是：
交易調(diào)整：隨機性的改變實際模擬結(jié)果中的交易命令和起始日，然后用調(diào)整后的交易命令和這些交易的損益水平來調(diào)整資產(chǎn)凈值。
凈值曲線調(diào)整：在初始凈值曲線中隨機選擇一些部分，將它們組合成新的凈值曲線。
