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量化交易如何避免过度拟合?(上)

时间:2019-01-14 08:34来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
在量化交易建模过程中很多开发人员都会经历过度拟合的情况。过度拟合其实是机器学习领域和统计学领域的一个概念。一般被用作表示一个模型在测试时表现的非常好,但是在实践过程却成绩却不如预期。我们一再强调 量化交易 者在进行模型开发时要避免过度拟合的

在量化交易建模过程中很多开发人员都会经历过度拟合的情况。过度拟合其实是机器学习领域和统计学领域的一个概念。一般被用作表示一个模型在测试时表现的非常好,但是在实践过程却成绩却不如预期。我们一再强调量化交易者在进行模型开发时要避免过度拟合的情况发生。那么究竟过度拟合会对交易产生怎样的影响呢?

 
过度拟合对交易产生的最深远的影响就是模型建立之后,在测试中表现良好但是出了样本外就会出现亏损的情况。对于传统的机器学习来说过度拟合表现不是很明显。比如有的朋友会遇到的分类问题,一般训练集准确度99%,测试集即使过度拟合也大概有95%,所以影响并不是大。但是金融数据却不一样,时间序列特征和数据的高噪音特性就会造成训练数据和测试数据出现非常大的差异。所以,我们在进行建模时一定要严谨避免过度拟合的情况发生。
量化投资如何避免过度拟合?(上)
严谨的态度和原则是我们在建立模型时必备的两个要素。一个好的量化交易建模体系一定能够克服过度拟合的情况。那么如果取避免过度拟合的情况发生呢?我们可以采用以下几个方法:
 
1.避免数据的重复使用
通常情况下我们说数据往往测试第一次时是准确的,如果反复使用同一组数据进行测试也会造成过度拟合的问题
 
2.保证一定的交易次数
做商品期货的朋友都知道,如果通过分类品种的方式进行回测的话,不活跃的品种可能一年之内都没有多少次交易,即便是几年的时间下来也交易不到100次。这样少的交易量所作出的结果是没有意义的并且非常容易造成过度拟合。特别是套利类策略持仓的策略就会更加的长,一年也就几次的交易量,这样就更不可靠了。所以我们在进行策略的回测时就要增加交易策略的次数,一般来说300次以上的交易次数才能证明策略是有效的。
 
3.保证一定的平均利润
有些策略我们在验证之后会发现交易的次数比较多,业绩表现也不错但是平均利润过低。有些朋友可能会觉得,平均利润低有什么关系呢,只要盈利就可以了呀。但是,我们除了要注意盈利外还要有滑点的意识,如果平均盈利过低,那么就非常有可能受到滑点的影响。稳定盈利的量化交易策略最终也会变成稳定亏损的策略。所以我们要保证一定的平均利润,才能更好的避免滑点带来的影响。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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