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文档简介
1、程序化交易的参数优化程序化交易的参数优化 2017-02-05 程序化交易 程序化交易 微信号 cxhjy99 功能介绍 股票、期货、期 权程序化交易资讯发布与交流研讨。 既要通过参 数优化改进模型，又要防止对参数优化过度拟合1 、参数高原与参数孤岛参数优化中一个重要的原则就是要争取参数高原而不是参 数孤岛。所谓参数高原，是指存在着一个较宽的参数范围， 模型在这个参数范围内都能取得较好的效果，一般会以高原 的中心形成近似正态分布状。而所谓参数孤岛，是指只有在 参数值处于某个很小的范围内时，模型才有较好表现，而当 参数偏离该值时，模型的表现便会显著变差。图为参数高原 以参数高原示意图和参数孤岛示
2、意图为例，假设某交易模型 内有两个参数，分别为参数 1 和参数 2，当对两个参数进行 遍历测试后，得到一张三维的绩效图。好的参数分布应当是 参数高原示意图，即使当参数的设置有所偏移，模型的获利 绩效依然能够得到保证。这样的参数因稳定性强，可以使得 模型在未来实战中遇到各类行情时，具有较强的因应能力。 但如果遍历参数后的绩效结果如参数孤岛示意图，当参数发 生小的偏移时，模型的获利绩效就发生较大变动，那么这样 的参数因适应性能差，往往难以应对实际交易中变化多端的 市场环境。图为参数孤岛 一般来说，如果附近参数系统的性能远差于最优参数的性能， 那么这个最优参数有可能是一个过度拟和的结果，在数学上 可
3、以认为是奇点解，而不是所要寻找的极大值解。从数学角 度来说，奇点是不稳定的，在未来的不确定行情中，一旦市 场特征发生变化，最优参数可能会变为最差参数。过度拟合 与选取的样本有关系，如果选取的样本不能代表市场总体特 征，只是为了使测试结果达到正的期望值而去调整参数，这 种做法无疑是自欺欺人，所得到的参数值是过度拟合的无效 参数值。例如，通过分析参数过度拟合，交易模型分别在数 值 35 和 63 出现了收益率突增现象， 如果模型中的相应指标 选用 35 和 63 做参数， 则模型的收益看上去很完美， 但实际 上却是典型的参数孤岛效应。过度拟合与参数优化的主要矛 盾在于，模型参数优化得到的最优参数只是建立在已经发生 过的历史数据样本上，而未来的行情是动态变化的，与历史 行情相比既有相似性，也有变异性。模型设计者可以找到模 型在历史上表现最好的参数，但是这个参数在未来模型实际 应用中未必表现最好，更有甚者历史上表现最好的模型参数， 在未来模型实战中可能是表现很糟糕的参数，甚至带来大幅 亏损。比如，筛选出了一个能抓住历史上一波大行情的一个 参数，但设置这样参数值的模型，并不意味着模型在未来实 战中也
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