把單一股票策略應用到不同股票 如何避免過度吻合陷阱 | 經一專欄
撰文：蔡嘉民 ｜圖片：unsplash、photoAC、新傳媒資料室
以上方法除了增加統計顯著性，亦正是在測試策略的統一應用性。 因為好策略不應只在單一股票或產品發揮，而是應該在其他相類近的環境下也能表現；不過這只是其中一個證明好策略的方法。
在繼續講述其他方法前，我們先來了解為何需要證明策略是否能有效獲利。 量化分析一直都相信，歷史數據某程度上能幫助我們預測未來的走向，因此分析師們需要進行回溯測試，以找出能獲利的策略。
回溯測試後便能得出大量表現數據，例如該策略過往10年的回報、風險、獲利穩定性等，這便可初步知道策略是否值得執行。
減少參數數目
但執行一個歷史表現不錯的策略，也不代表能在未來獲利，因為統計中有機會出現過度吻合（Over-fitting）的情況，即策略的設定或參數（Parameter）只適用於該段歷史數據，若把該策略應用於其他時間的歷史數據上，便會打回原形。
因此，即使看到一個回測數據不錯的策略，分析者也須先抱懷疑態度應對，畢竟放棄一個獲利的策略，總比執行一個無效策略而虧損好。
增加測試的產品數目，正是其中一個方法去防止出現過度吻合的情況；此外，減少參數數目亦是一個好方法。
有一個例子，筆者經常用來解釋過度吻合的概念。多年前曾經測試一個長揸美股的策略，測試中打算加入一些條件以避過歷史中的大型回調及波動，於是便放進電腦去進行優化（Optimization），經過一輪測試後，電腦發現在某些特定日子平倉，能有效避過回撤（Drawdown）。
細看日期，分別是6月24日、9月11日及11月9日。心水清的讀者應知道這三個日子正是「脫歐」公投日、「911事件」以及總統選舉日。
微調附近參數
優化後的策略回報穩定得多，但問題是未來的大事件發生日期，不會與過往的發生事件的日子相同；因此，若把這些參數加入策略中，並不會有效讓交易者避過未來的回撤。
所以，無意義的參數愈多，只是增加策略過度吻合的機會。 除此之外，若果測試出來的策略參數真的有效，在它附近的參數也應有相類近的表現。
再以上述例子說明，分析者可嘗試微調參數，把6月24日改前一天，變成6月23日；把9月11日改前一天，變成9月10日，餘此類推，若果附近參數也能顯示出類近的表現，那這些參數就有意義。
再舉個常見的例子，例如在一個測試中發現恒生指數若於前五天上升超過1,000點的話，趨勢便會延續。
如果這個策略及參數真的具意義，那把參數調整到950點或1,050點，相信策略表現不會大打折扣；若果面目全非，便有很大機會相信，測試出現了過度吻合的情況。
編按：作者蔡嘉民為香港程式交易研究中心（HKPTRC） 聯合創辦人，擅長發掘金融市場數據，尋找有利的交易機會。
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