骗子和无赖潜伏在黑暗的角落里，等待着不设防的猎物。不要成为他们的盘中餐

任何一个接触过交易的人，都接触过这样的广告：可以在一个月内实现翻倍的收益。这完全是骗人的。及时一个系统在过去的历史回测中实现了N倍多收入，在未来的实盘测试中，一会出现严重的亏损。
及时交易丰富的交易者，也常常搞不懂他们的系统在实际交易中的表现为什么远远不如历史模拟数据，实际上主要有四大因素造成的：交易者效应、随机效应、最优化矛盾、过度拟合或曲线拟合。

1. 交易者效应
   • 物理学中有一个叫做观察者效应observer effect的概念，衡量一种现象的行为有时候会影响这种现象本身。
   • 一种在近期表现特别突出的策略可能被诸多交易者注意到，但是，如果太多的交易者开始尝试利用同一种策略，这种策略就不再像以前那样有效
     • 例如突破策略，如果你知道其他交易者使用的是突破策略，你会怎么做？你会抢在其他交易者之前买进，趋势把价格推高到一定程度，引发这些大交易者的买单，然后你会把你的头寸卖给他们，稳赚一笔。这可以理解为策略之间的博弈
   • 应为策略之间有博弈的效应，所以开发自己的系统要强于追随别人的系统，这样不太容易被其他交易者回调，应为他们不会知道你什么时候买入或者卖出
2. 随机效应
   • 大多数的交易者可能想不到纯随机性的因素对他们的交易结果有多大影响，事实上，单是随机性事件的影响就有可能造成交易结果的天壤之别
     • 例如：拿投硬币的结果为基础的进入策略和定时退出策略，在入市若干天后，定时退出，测试100次，最好的一次获得了16.9%的年均回报，但最差的一次却年均亏损20%，这说明，纯粹的随机事件可以导致巨大的差异
     • 如果某个基金表现的高人一筹，他的管理者当让会说是卓越交易策略和执行能力的结果，实际上，超常的表现也可能源于随机效应，而不是什么卓越的策略
     • 历史表现在投资者眼中就是响当当的硬证据，但实际上没有那么硬，有的基金管理的确实很出色，但运气一般；有的寂静管理的很一般，但运气很好。如果只盯着历史记录，你是分不清实力和运气的
   • 幸运儿
     • 当你用也就衡量指标去区分好基金和坏基金的时候，你很容易遭遇随机效应问题，因为运气好的平庸交易者要多于运气不佳的优秀交易者
   • 真正优秀的交易者
     • 市价更垂青于真正优秀的交易者，而不是哪些平庸的幸运儿。如果一个人有10年的好运，他们的表现也可能在接下来的15年中趋于平庸
     • 在你看短期历史的交易记录的时候，你应该能明白看到的表现有很大的运气成分。如果你想知道某个交易者是否真的平庸，要好好研究记录背后的人
     • 好的投资者投资于人，而不是交易记录。当观察交易者时，明白那些特征预示着未来优异的表现，那些特征反应平庸的能力，这是克服随机效应的最佳方式
3. 最优化矛盾
   有些交易者需要用特定的数值进行计算，选择这些数值的过程就是最优化，这些数值被称为参数。
   所谓最优化矛盾，是指参数最优化过程中有两种相互矛盾的效果，一方面可以提高系统在未来表现的良好概率，另一方面却会降低系统的未来表现符合模拟测试结果的概率。许多交易者对过度最优化和曲线拟合非常恐惧，但恰当的最优化永远是明智的，不做最优化意味着糊里糊涂的被运气完全左右。
   • 移动均线参数
     • 图11-2反应移动平均收盘价的计算天数对MAR比率的影响，退出标准参数值从-1.5 逐渐变化到1.0的影响，，在图11-3所示，参数值达到-0.8时，测试结果最好，任何高于或低于-0.8的值都会降低MAR比率
   • 最优化参数
     • 说历史测试对未来有预测价值，在于，未来与过去越接近，未来的交易结果越接近于历史模拟结果，但未来永远不会等于历史测试，可一个系统能反应市场中人类的特征行为，从这个角度讲，过去就是对未来的模拟，虽然不是很精确
     • 使用最优化参数至关重要，[图11-4]（），最优化参数B点，无论未来的情况在B左侧还是右侧，均要比A点参数在未来的表现好的概率高
4. 过度拟合或曲线拟合
   • 过度拟合通常发生在系统变得过于复杂的时候，可以通过添加法则来提高一个系统的历史表现，但这仅仅是因为这些法则影响了屈指可数的几笔重要交易造成的。
   • 图11-6反应的根据衰落幅度来控制仓位这个参数对MAR值的影响，在将这个值从37%下调到36%时，交易曲线产生峭壁cliff,这是过度拟合的典型特征。因为，在衰落达到37%以前，降低原仓位的90%，这样，没有足够的资金，盈利能力是很弱的，而37%之后，盈利突然上升，说明，历史回测中可能会多次产生>37%这样的衰落等，在37%之后降低资金仓位，从而盈利，这完全是拟合原书中翻译的逻辑有点不对
   • 样本规模统计学价值
     • 统计样本要足够丰富
       • 例子：如果你想用10年的数据来缝隙某个特定季节性的现象，你最多有10个例子，这样的样本规模根本毫无意义，在某平台上制定的对万圣节的策略也是这样的，根本没有统计学的价值

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原著作信息
名称：海龟交易法则
原名：Way of the turtle:Thre secret Methods that Turned ordinary People into Legendary Traders
著者：[美]柯蒂斯*费思
译者：乔江涛
出版社：中信出版社