做量化分析不一定要增交易頻率 輕易增加樣本數據竅門｜投資有道

撰文：蔡嘉民｜圖片：unsplash、新傳媒資料室

向歷史延伸，有機會令策略回報大打折扣，但表現大幅變差，未必一定是因爲發生過度優化（Over-optimization）的情況，亦有可能是因為在太過久遠的日子內，市場本質有所不同。

因此，同一策略在10年前與現時的表現截然不同；此時向歷史延長測試範圍，並非屬於一個可行方案。

增加交易頻率方面，即使先撇除極端的高頻交易，也非每個投機者投資者能輕易達到。

實際執行上，若人手落盤，耗時相當；而回報上，增加交易頻率變相增加交易成本。

千萬別小看交易成本，如佣金、印花稅、買賣差價、滑價等，都有能力令一個非常賺錢的策略展示一條一直向下瀉的資產曲線（Equity curve）。

橫向延伸增交易產品

此時便出現一個矛盾非常的情況，表面看像是沒其他方法增加樣本數據；其實，除了在時間線上花功夫外，我們可考慮以另一角度出發：橫向發展，增加交易的產品。

回溯測試無非是想以足夠的數據，去證明一個策略是否有效；而增加同類型產品的數目，也變相能提高樣本數據量，以不同產品一起證明策略有效與否。

測試策略時，分析師皆相信一個可行策略不應只於某產品上獲利，策略如果合理可行，亦應在其他類近產品上賺錢，分析師稱之為「Universality」。

例如一個在銀行股A可行的策略，在銀行股B身上亦應可獲利；又例如一個在恒生指數可行的策略，亦應在國企指數可行。

因此，增加回測中的同類產品數目是一個不錯選擇，因為極力向歷史延伸，可能最多也只是多拿幾年數據。

充其量只增加樣本數據1倍左右；但增加產品數目就能輕易以數倍幅度增加樣本數據。

避免市場本質改變問題

相信投資者有機會留意到，不少大型量化基金經常使用因子模型（Factor model）應用於股票上。

這樣做當然一來可以減低執行時的市場沖擊（Market impact），享受更深的市場深度（Market depth），以便放大策略；二來股票市場產品數量充足，毫無困難地便能為測試帶來大量樣本數據。

舉例說，五年的日數據，一隻股票樣本數據約為1,250個，若有10隻股票一起回測，便有12,500個資料點。

所以，若在回測時懷疑自己的數據量不足，可以考慮橫向推衍，例如做指數的，可把策略應用到不同地方的指數；例如做商品的，亦能把測試延展到其他高相關性的商品。

這個方法一來避免了市場本質有變的問題，而在毋須改變交易頻率下，自動增加了交易次數。

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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