量化分析進階教學！樣本數據的重要性｜蔡嘉民
撰文：蔡嘉民 ｜ 圖片：unsplash
樣本數據愈多愈好
統計學中，非常注重的一點就是樣本數據的量。樣本數據愈多，該統計愈有效。 舉例說，有些炒家會作季節性統計，例如計算恒生指數於每年10月下跌的機率有多高，畢竟坊間普遍認為，10月是一個常有股災的月份。 不過，若分別以3年數據、10年數據或30年數據作測試，結果將截然不同。 有些統計學家會提出一個概念— 「n至少也應該大於30」。 但金融市場中，並沒規範說樣本數據多少才算有效，沒一個既定標準，因為30年前的市況與現時市場環境實是天壤之別。
不過，可以肯定的是，樣本數據愈多愈好。 提高取樣頻率 若想增加樣本數據，除了像上述延長歷史數據的方法外，也可以增加數據精度，例如由每月數據轉成使用每日數據，甚至加密至每小時、每分鐘，甚至每秒。 這個方法也能有效增加樣本數據，不過一個偏高頻交易策略，也會加添交易成本，這一點炒家們必須小心衡量，以找出平衡點。
看市盈率的撈底策略
其次，可透過增加測試的產品以提升樣本數據。 例如基本分析中，不少人愛看市盈率作估值參考，這一類廣泛應用性的策略，可以用於不同產品上測試。 若這個看市盈率的撈底策略真的有效，理論上不同股票也應顯示相近的成效。 因此，分析者可以嘗試把此策略擴展應用於不同股票作測試。 假如發現某策略只能於個別股票上獲利，便不能確認該策略能有效獲利。一個好策略，該顯示出統一應用性，即在相近產品也應有類近的表現。
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多個策略合組指標
很多大型基金很喜歡運用這一點作量化交易，即把一個策略應用到不同產品上。 舉個例子，如技術分析中的RSI；若RSI數值極低，接近10或20左右水平，暗示股價嚴重超賣，理應撈底。 若只把此策略應用於單隻股票上，未必能保證盈利；因為投機炒賣總有機會遇上運氣較差的情況。 但若把此策略同時使用於50隻、甚至100隻股票上，整個組合虧損的機會便大大降低。 所以，即使一個策略有效，也要有足夠空間或足夠樣本，讓其發揮。
對於一般投資者來說，把單一策略同時用於大量股票上可能會有點吃力，畢竟始終需要一定的成本。那是否沒有其他方法，增加統計的顯著性嗎？ 非也，投資者亦可考慮把多個策略應用於一個標的物上。例如投機者可以同時參考十個量化訊號或策略，繼而綜合一個分數或自訂指標，決定該看好或看淡該市場。 這個做法，一來可以減低單一策略不幸虧損的情況；二來因為不同策略的虧損時間不盡相同，因此能形成一個穩定的回報，令組合表現大大提升。
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