量化分析

高勝率 vs 高賠率 哪個比較好? …告訴你一個勝率 95%的方法,你敢用嗎?

高勝率 vs 高賠率  哪個比較好? …告訴你一個勝率 95%的方法,你敢用嗎?
「哪一種投資方法,勝率最高?」 有一次和朋友聊天,遇到這個問題。 他是個保守的人,目前在台X電擔任工程師, 雖然他頭腦很清楚、想研究投資、有閒錢,但時間不多, 「做中長線的價值投資,勝率還蠻高的阿。」 「太久了,短線或波段有哪些方法,勝率比較高?」 他似乎對高勝率很執著。 「我曾經在網路上看過一個 選擇權賣方策略,回測過去幾年,勝率有 95%。」 95%很高? 但先別興奮得太早...

績效回測 – 敏感度分析

績效回測 – 敏感度分析
敏感度測試 → 提早避開危險如果想避開「過度最佳化」、「曲線套入」,你該怎麼做? 一般人的做法是, 「使用足夠樣本、避免過多參數、避免策略過於複雜、不過度回測、使用樣本外資料。」 「最重要的,不要過度樂觀。」 只要我們不欺騙自己,便不會進行過度最佳化與曲線套入。 這不代表這些危險就不會發生。 有些時候只是你的無心之過,例如: 1.樣本還是太少...並非真的太少,而是樣本的數據欠缺多樣性,例如使用的...

回溯測試後的必經流程:樣本外測試 Out-of-sample test

回溯測試後的必經流程:樣本外測試 Out-of-sample test
一間公司的主管或老闆,錄取一位新人時,無論他過去履歷再輝煌,還是得經過試用期才可以將人事定案下來。在市場中交易也是一樣,策略即便有漂亮的績效,也得經過「樣本外測試」(Out-of-sample test),使用歷史績效以外的數據進行對過去測試的驗證。 樣本外測試的好處: 1. 不需要實際投入資金 也就是俗稱的「空氣單」,關鍵是運用有別於回測的資料。 即便是使用歷史資料,也可以預留一段專門做樣本外測...