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討論串[討論] 新手的程式交易績效@@
共 11 篇文章
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一般來說 失敗的最佳化 可能是:. 1. 歷史資料太少 (無法正確表達市場的性質). 2. 使用的參數太多 (只是在做curve-fitting). 3. 只用單一資料 (沒有 out-of-sample data). 系統是不是可行 最直接的方法就是到市場上跑跑看. 我們不必直接拿錢丟下去 (下面
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我想有很多人對計算機科學根本就不了解. 最近有很多文章在談什麼參數不參數 最佳化不最佳化的. 讓人看了很無力. 如何避免data overfitting. 在machine learning裡來說 根本就是基本中的基本. 建議自己去翻書或是去資訊系上課. 不 選一組最好的參數即可. 如果這組參數在最
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喔...了解您的意思了:). 那我前述的步驟應該改成：. 1.先從前四年資料做參數最佳化，並選出數組適合的參數。. 2.將這幾組挑選出的參數一一跑最後兩年的資料(只是跑出績效表做比較，不做最佳化). 3.把不夠穩定的參數除去，選出表現較佳的參數. 4.最後選出之參數就為未來之固定參數. 第二步單純只
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這個做法的重點在於 你做backtesting的時候. 你的程式根本就不知道它有後兩年的資料. 跑後兩年資料時 你可以想像你就是真的用前四年資料最佳化後的程式. 拿著它在市場上執行 (你可以順便體會一下執行起來的感覺如何). 你的entry/exit是什麼 你的參數是什麼 有幾個. 這些都不重要 都
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