文档分享了程式交易的最佳化策略及回测方法，主要包括历史回测、最佳化回测、wfa回测等。强调了各类回测的优缺点及使用的关键步骤，并提到留仓交易的挑战和日内交易的优势。文中还提供了部分参考资料和作者的个人背景。

1. 程式交易經驗分享系列(3)
策略最佳化及WFA法
Philipz

2. 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
鍵盤投機者：X狂人，金融名嘴：X韻芬
不動產較穩當

3. Capital API in Java
Only Java, no more C++ or Others.
● JNA + SWT
● Open source, Capital_API
感謝Lucas(jenru.tw@gmail.com)提供Callback
程式碼以及郭賑豐大哥的幫忙。

4. 回測過程

5. 回測的種類
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

6. 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

7. 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

8. 歷史回測報告解讀
● 評估策略的優劣
● Profit factor
● 勝率
● 淨利
● MDD?
● ......

9. 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

10. Overfit
Underfit Good Overfit

11. Overfit
Cross-validation

12. Overfit
Other
Regularization
Early stopping
...

13. WFA
Walk-Forward Analysis

14. Why Day Trading?
● 以一天為分割點
● 每天都是獨立，方便切割
● Cross-validation較簡單
● 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？
● 留倉交易，需參考資料是否更多？
● TradingBot is Day Trading~

15. 範例1：加碼問題
2012年回測結果

16. 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。

17. Reference
Open course
Maching Learning
Linear and Discrete Optimization
Book
交易策略評估與最佳化 by Robert Pardo

18. Next
● 2013/3
下單機設定及障礙排除

19. Thank you!!!