如果你的账户对未平仓头寸数量有上限——所有账户都有——那么有些日子到来的标记会多于能容纳的数量。决定哪些能进场的,往往是偶然。我们去测量了这种偶然的分量,它比我们正在比较的几乎所有东西都重。
同一个策略、同样的数据、同样的规则,运行二十五次。结果在 185.73 到 304.78 之间。一条规则都没动,却相差一百一十九分。
一个系统产生标记。一个账户同时只能容纳若干个头寸:比方说十个。 平静的日子没问题。但在到来十五个标记而只有十个空位的日子,总得有人 决定哪五个被排除在外。
在大多数程序里,这个决定没有人来做。做决定的是代码在列表中 出现的顺序,而这几乎总是字母顺序。也就是说:一笔交易能不能进场,可能取决于 公司叫 Adobe 而不是 Zoom。
这并不罕见。在我们系统的回测中,十六年半里产生了 11,988 个标记,在 最多十个同时持仓的条件下,实际只交易了 1,488 个。87.6 % 从未进场,不是因为 不好,而是因为它到来时没有空位。在这个比例下,如何打破平局不是细节:而是 最终结果中很大的一部分。
我们把同一个配置运行了二十五次,只改变一件事:同一天多个标记之间 平局的处理顺序。进场、离场或风险规则一条都没动。
| 基于 25 次除平局处理外完全相同的运行 | 结果 (R) |
|---|---|
| 最差 | 185,73 |
| 中位数 | 251,66 |
| 最好 | 304,78 |
| 从头到尾的极差 | 119,05 |
| 标准差 | 30,96 |
结论让人不舒服,却正是需要的:如果你比较两个配置时各自只运行 一次,而两者相差三十分,那你什么也没测到。这个差距完全 落在分配的随机性之内。
我们用自己的比较验证了这一点。我们曾对系统的十五个变体各运行 一次,其中十一个看起来与原版有差异。把每个重复运行二十五次并比较 中位数后,只有四个仍然不同。十个落在噪声之内,还有一个指向的方向恰恰 与单次运行所暗示的相反。
因为稀缺的资源不是标记:而是位置。一笔交易进场后,会占用一个仓位好几 周。在此期间到来而放不下的一切,都会消失——而且不会再回来。每一次打破平局改变的不是一笔 交易:而是之后能交易的整条链。
这就是效应如此之大的原因。不是二十个彼此独立的小差异相加:而是一个 最初的差异沿着十六年环环相扣的决策传播下去。
还有一个立刻就能看到的实际后果:每笔交易持仓多久,和你选择 哪些交易同样重要,因为持仓时间正是占用仓位的东西。
为了回答一个策略到底是有效还是你运气好,这个几乎没人回答的 问题。实际操作上的答案很简单:把同一个测试运行多次,改变那些本不 应该有影响的东西,看结果变动多少。这个变动就是你的噪声范围。任何 比它小的改进都不是改进:只是一次幸运的运行。
在为自营交易公司(prop firm)的考核付费之前,这一点尤其有用。如果你的系统在 同一段历史上重复二十次,结果从亏损到盈利都有,你就知道真实考核的结果 在相当程度上取决于运气——这是在投入资金之前就有用的信息,而不是之后。
它也改变了比较两个版本时应该看什么:不是那个数字,而是数字及其 离散程度。一个平均结果相同、但波动只有一半的版本是更好的版本,即使标题 不这么说。
它不说历史数据的结果没有用。它说的是:一个没有重复过的结果无法用来比较 两个相近的东西。它不说二十五次重复就够了:那是我们做的次数,次数更多 范围会更窄。它不说这个范围就是你的系统的范围——这取决于你产生多少标记、 有多少仓位以及你的交易持续多久,所以必须在你自己的系统上测量。它也不对 任何人该如何处置自己的钱发表意见。
带走一个你自己就能做、只花一个下午的测试:改变代码的顺序,重新跑你的回测。 如果结果变动很大,那么你的持仓上限比你的进场标准更有决定权, 你也就知道该在哪里下功夫。
还有一种读任何数字的不同方式:在问它得出多少之前,先问 它运行了多少次。如果答案是一次,你看到的只是一种可能,而不是一个 结果。
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回测:在 148 只股票和 16.6 年日线数据上产生 11,988 个标记,最多 10 个同时持仓,在 3 R 离场。25 次运行,除同一天标记之间的平局处理外完全相同。基于 148 只股票和 16.6 年日线数据测量,计入 0.05 % 的佣金和 0.05 % 的滑点,不含隔夜持仓的券商成本。每种配置运行 25 次,打乱同一天各标记之间的先后顺序,并公布中位数。教育内容,不是投资建议。我们不出售信号,也不管理第三方资金。Familia FVR · Sophronepsis。