关于系统产生连续亏损的讨论

关于系统产生连续亏损的讨论

时间:2009-10-09 10:30来源:未知 作者:交易人 点击:181次yoyo2000 对于机械交易系统产生的连续或者密集亏损 我们如何分辨 是属于交易系统特性的正常亏损 还是属于由于市场特点改变而导致系统不再符合市场导致的非正常亏损？ spring的理解～ 如果当下的连续亏损次数 在历史测试最大连续亏损次数内， 应属正常， 属于

yoyo2000

对于机械交易系统产生的连续或者密集亏损
我们如何分辨
是属于交易系统特性的正常亏损
还是属于由于市场特点改变而导致系统不再符合市场导致的非正常亏损？

spring的理解～

如果当下的连续亏损次数
在历史测试最大连续亏损次数内，
应属正常，
属于交易系统特性的正常亏损。

若大于历史测试最大连续亏损次数，
则才讨论这个问题！

是这个样子吗？

yoyo2000

这个只是表象，如何确定系统的稳健性本身已经是一个很艺术的内容，目前我还没有任何思路进行量化，各位能提供一些思路吗？

我的思路是：
首先，历史数据相对于未来来说，永远属于小比例数据，其中的长期规律性如果采用经验式的方法，只能随着样本容量的增大逐渐体现，但是这个体现的速度是非常慢的。更多的是噪音。如果采用理论公式推导，当然最好，但是公式的推导思路如何？如何检验公式的正确性？
其次，既然历史数据永远属于相对小样本的特殊数据，那么必然有表现特征与之前历史数据差别较大的新特殊数据集合产生，如果一个方法在这样的数据集合下仍然能产生一定标准偏差内的交易结果，那么我们就可以说这个系统具有较好的稳健性。
再次，从以上叙述来看，稳健性只能表现在一定次数的交易结果之后。由于一般采取的标准偏差，无法将所有的可能性囊括（即使是５个标准偏差，仍然只是99.9999%），当我们对最近３０次的交易结果进行分析的时候，如果标准偏差的扩大，我们就认为该方法的稳健性已经开始被削弱，但是这个时候引用的数据就不止是连续亏损，还包括了其中每次的亏损幅度了。也就是说，只使用最大连续亏损无法判断我提出的问题。
但是这样就会产生一个问题，就是，如何有效的设置一个阀值，使得我能尽快的发现以上的情况，以减少亏损带来的损失？是否存在一个最优化的值？如何定义？这样的优化是否属于curve-fitting?如何避免？
呵呵，问题越想越多，真是要命，大家救命～～！！！！ 【交易人www.jiaoyiren.com收集整理】

未济

yoyo2000兄在实际交易（机械交易系统）中发生过类似的困惑吗？

还只是想防患于未然？

yoyo2000

两者好象其实本质上没有什么不同的吧，如果要用机械式的交易系统，这个应该是必然要考虑的问题，也是必然会遇到的情况。

spring的看法，实际上是已经有一个隐含的前提，就是认为在最大连续亏损之内的损失都是正常的损失。然后再用这个前提来说明同样的结果，好象。。。。。。呵呵

如果大家采用样本外数据检测一个方法，应该会发现有的方法在样本数据内表现良好，但是在样本外数据中表现却迥然不同，这个样本外的交易亏损是否属于正常的？

渔夫

系统交易的天敌--交易系统的（长期获利）不稳定问题?

我倒是认为，这个问题是任何交易方法必须面对的问题。广而言之，这就是归纳法这种逻辑方法，内含的一个致命问题：只是对过去信息的归纳，不能断定方法可以外推到未来。

其实，科学哲学认为，这种可证伪性恰恰说明了这种方法是科学的。知道自己是不完美的，是有缺陷的，从而对风险，对概率有一种深刻的认识和尊敬，不好吗？（当然不排除尽可能完善自己系统的努力）

这就是我的态度lq1698

 

"我倒是认为，这个问题是任何交易方法必须面对的问题。广而言之，这就是归纳法这种逻辑方法，内含的一个致命问题：只是对过去信息的归纳，不能断定方法可以外推到未来。

其实，科学哲学认为，这种可证伪性恰恰说明了这种方法是科学的。知道自己是不完美的，是有缺陷的，从而对风险，对概率有一种深刻的认识和尊敬，不好吗？（当然不排除尽可能完善自己系统的努力）"

很高兴看到渔夫兄的帖子。
但我以为：逻辑的方法仅仅是科学方法必备的基础，两者并不等同。 逻辑的方法是科学方法的必要条件，但不充分；同样地一种学说的“可证伪性”仅仅是这一学说可称为”科学“的必要条件之一，并不充分，很显然，我们不能把任何具有”可证伪“性质的东西都称之为”科学“，上述命题的逆定理并不成立。
因此，系统交易方法的‘科学性”并不能仅仅因为其采用了归纳法这一逻辑方法而得以证明。事实上我个人认为：系统交易方法的“科学性”正是被渔夫兄也认为的那个“致命”的缺陷大大地削弱了，系统交易方法产生的任何具体的交易方案，都还只是一种科学的“假说”，一种“信念’，离科学少说还有八千里...。
基于上述认识和长期的交易实践，我认为，系统交易者应注意避开如下误区：片面强调
”高成功率“；片面追求高收益率；忽视方案所依据的理论基础；忽视资金管理（头寸调整）对最终结果的重大影响,等等.最有生命力的交易方案之间的较量，一定是在‘获利的长期稳定性’方面的较量。

渔夫

我不知道怎样提高交易系统的“获利的长期稳定性”，分哪几个方面？请lql兄讲讲自己在这方面的见解。如果有实践，那最好。

方案所依据的理论基础这方面，最近在看鲁晨光写的有关最佳投资比率和增值熵的内容。有些启发，建议大家去看看。

yoyo2000

呵呵，是啊，方法的高成功率不一定能带来高的收益，对一个买卖方法来说，更应该关注其数学期望。
我也拾拾渔夫的牙哕：稳定性如何判断？如何量度？采取怎么样的措施能提高稳定性？

lq1698

“投资组合管理公式（译文）”一文可以说是从数学的角度回答了上述问题。建议关心
的同好一读。同时对译者表示敬意。【交易人www.jiaoyiren.com收集整理】

我觉得此书至少有两处与上述问题有关:
1.我们的系统必须是一个正数学期望的系统---一个数学期望为负的系统,虽然也可能在某一阶段获利,但其最终结果一定亏损;
2 即使是同一个正数学期望的系统,由于条件的不同,也可以有若干完全不同的实值序列(阶段结果).实值序列与最终结果不是同一回事。

你认为他们与我们讨论的问题有关系吗?

熊式坦克

班门弄斧了，我谈谈我的感想
市场本来就没有规律，因为市场本质是随机的
在市场是稳定的盈利的原因是市场是相对随机的，有时会表现出非随机性---趋势
技术分析里：趋势的形成是人性的弱点造成的，或者是心理造成的，一个意思
基本分析里：趋势是经济周期造成的，或商品周期造成的
人性弱点的发作或经济周期的发作是随机的，所以市场是随机套随机
系统只有两种：快的和慢的
系统（假设是趋势跟踪系统）用来捕捉趋势，肯定是滞后的
如果发现系统连续出密集假信号（噪音），我想就是个快系统，可能过快了
如果想消除，就把他变慢，代价是滞后性加大
其实这些都是老生常谈，没新意
我想说的是，我认为市场的随机性是无法用数学方法描述的
研究事物的第一步，也是最困难的是描述它---一个忘了名字的科学家说的
用数学方法无法完全解决系统问题，如果说能改善，那也可能会掉入优化陷阱，就像yoyo2000说的：历史数据相对于未来来说，永远属于小比例数据
所以我们可能走错了方向
波涛说系统方法有两种思路，一个是从上而下，一个是从下而上
从上而下比较容易思考yoyo2000的问题
我想答案有2个：要么换个慢的系统，要么无解，就像国有企业的前途---无解
一点感想，各位多指正lq1698

 

“市场本来就没有规律，因为市场本质是随机的”
“我想答案有2个：要么换个慢的系统，。。。”

前提是市场无规律，何来两个答案？再如，“换个慢的系统”为何就有效？

长期稳定获利的前提是找到（证明）一个具有正数学期望值的系统，这看似简单，其实并不简单。
很多在短期的检验中获利良好的系统方案，从长期来看并不是一个正数学期望值的方案。其中原因
比较复杂，但我把他归为两类：1 基础不可靠；2 证明与检验的方法有缺陷，形成误导。

boyboyboy

lq1698 兄，

冒昧说两句。
我想长期稳定获利的正数学期望值的系统应该是有时间限制的，不存在
永远可行的正数学期望值的系统。

这里的关键在于“长期”有多长，以及你用什么方法辨别这系统已到期，
需要修正甚至舍弃。

所以对于“很多在短期的检验中获利良好的系统方案”，在我们认为它
“到期”时，修正或舍弃就是了。

至于修正熊式坦克兄变慢系统来过虑连续的密集假信号（噪音），也是
一个很好的办法。但就如您说的，不能机械的修正，要同时对系统运行的
基础和检验的方法进行检讨。

世上的一齐都是相对的，不存在绝对的事物。
投机永远是科学和艺术的结合。

yoyo2000

没错，如何知道一个方法是“长期内为正的期望”？(责任编辑：交易人)