程式交易：回測資料不正確，再多努力也枉然1/Job-以2004為例 - 財經

程式交易：回測資料不正確，再多努力也枉然1/Job-以2004年為例

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最近的跳空，簡直是319的翻版，只是方向不同而已。想到這裡，我就不得不寫這篇文章。

接下來，我要說一件市場上沒有人在意，但卻是絕對重要的事。市面上有很多免費的資料
可以下載. 甚至現在，只要跟營業員要，他就能免費提供。

但總是一分錢一分貨。這樣免費的資料，卻錯誤百出。常常錯價，或是錯量。我的月亮在
處女座，是個龜毛的人。如果我無法確認所回測的資料99.9％準確，我就無法相信任何策
略。

很多年前，我跟某知名交易軟體提供商買過台指期的歷史資料，但令人失望的是，錯價很
多，而且是用肉眼就能發現的明顯錯誤。

我要求該廠商修正資料，但得到的回答盡然是他們愛莫能助，他們說，因為這些資料也是
跟其它廠商買的，所以無法負責。

我自知是當了冤大頭了。我心灰意冷，滿手錯誤的資料該怎麼做下去？這種不負責任的態
度，我一直記到今天。


有人說：如果連回測這種不正確的資料也能賺錢的話，那實際上應該可以賺更多。這絕對
錯誤。

我甚至聽過有個程式交易有多年經驗的老師說了這樣的話：「換倉的跳空根本不需要考慮
，好的程式不會因為這些細節而被影響。」這更是大錯特錯。證據會說話，以下是我的證
明。

．最佳化是飛蛾撲火
我不知道各位讀者是否曾細細思考最佳化的意義？有人說那是over fitting，用理工科的
術語來說，就是傅利葉級數。

再簡單點來說，就是容易買在最高，賣在最低。但我認為，那還是不夠貼切。讓我說2個
故事來說明，何為最佳化是飛蛾撲火。


．第一個例子：用均線策略回測2004年最佳化的績效
你可以看到，它必然會去抓到『膽中痛』中彈的900點跳空。這就是最佳化的可怕之處。
因為如果你沒抓到的話，很可能就是賠900點。這一來一往就是1800點。只要最佳化，就
會抓到這1800點。無可避免。

於是，你高估了你當年的獲利高達1800點，但你卻沒有發現這件事。
．． ．．．．．．．．．．

如上圖：2004年均線策略最佳化後的進出場點必然會賺到319事件的跳空

上述的例子是很明顯也很好理解的。


第二個例子則非常隱晦…

待續…

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