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程式交易經驗分享系列(3)
 策略最佳化及WFA法
    Philipz
Philipz
學歷:元智大學資工所
研究領域:Image Processing, Software Engineering
經歷:Acer eDC、銀行、公立大型教學醫院
Blog: Philipz學習日誌
Email: philipzheng@gmail.com

投資經驗:股票、權證、基金、選擇權、期貨
散戶流浪記
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不動產較穩當
Capital API in Java
Only Java, no more C++ or Others.
● JNA + SWT
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感謝Lucas(jenru.tw@gmail.com)提供Callback
程式碼以及郭賑豐大哥的幫忙。
回測過程
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1. 歷史回測
2. 最佳化回測
  a. 蒙地卡羅回測?
3. WFA回測
4. 收盤後驗證回測
樣本數&變數範圍
樣本數
歷史 >= 最佳化 > WFA > 每天驗證
變數數量
最佳化 > 歷史 > WFA > 每天驗證
變數範圍
最佳化 > WFA >= 歷史 > 每天驗證
歷史回測

●   粗淺驗證
●   主觀取值
●   快速確認策略可行性
●   策略調整依據
●   *配合Version control
歷史回測報告解讀
●   評估策略的優劣
●   Profit factor
●   勝率
●   淨利
●   MDD?
●   ......
最佳化回測步驟
1. 切割歷史資料
2. 回測切割後歷史資料
3. 檢視結果
4. 區間逼近
 生物系統過度適應現在環境,
 便無法接受未來變化。
 By Sir Ronald Fisher
Overfit




Underfit   Good   Overfit
Overfit
Cross-validation
Overfit
Other
 Regularization
 Early stopping
 ...
WFA
Walk-Forward Analysis
Why Day Trading?
● 以一天為分割點
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● 留倉交易,如何切割回測資料?
● 留倉交易,如何界定是Pattern還是運
  氣?
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● TradingBot is Day Trading~
範例1:加碼問題




   2012年回測結果
範例2:選擇權回測
 直接拿選擇權價格來回測,倒果為因?
1. 利用期交所每日收盤Tick資料來回測
2. 動態定商品(7500CALL或8000PUT)
3. 再以商品及時間點取Tick價格。
4. 一定要有選擇權回測的資料才能確定
   策略的可用性。
Reference
Open course
  Maching Learning
  Linear and Discrete Optimization
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  交易策略評估與最佳化 by Robert Pardo
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● 2013/3
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