每位潛在的系統(tǒng)量化交易者必須決定使用哪款軟件。考慮到可供出售或訂閱的有上千種系統(tǒng)，不可能每個人都知道哪種會提供一個好的風(fēng)險收益比。人類是被資源束縛的代理人，也就是說：人們能力有限，數(shù)據(jù)不完全、心智的掌握不足、處理數(shù)據(jù)困難，加上決策本身的多變量復(fù)雜性，做出選擇的時間有限，人們很難自己來做出合乎邏輯的、理性的決定。為了克服先天不足,人們使用偏見過濾器來簡化和加速決策過程。

　　量化交易員在瀏覽海量的業(yè)績報告、股票曲線、學(xué)術(shù)論文、開專業(yè)研討會以及遇到千載難逢的機會時，必需客觀的意識到偏見的存在。這篇文章的主題是伴隨著系統(tǒng)的開發(fā)中出現(xiàn)的固有的偏見，以及它最臭名昭著的結(jié)果：過度擬合。

　　曲線擬合是數(shù)學(xué)中的一個概念。例如，給定坐標對(0,1)和(5,4)，求出他們的直線方程。依據(jù)線性方程“上升運行”的定義用代數(shù)方法求解，最終以：y=mx+b的形式給出答案

　　在二維中更復(fù)雜的線需要更復(fù)雜的技術(shù)。將一些在同一條直線附近分布的點擬合成一條直線的過程稱為曲線擬合。他涉及到使用一種算法生成一個多項式(或函數(shù))產(chǎn)生一條相交于圖上所有點的直線。許多不同的多項式方程可以滿足對圖中所有點相交的基本要求。算法在端點之間找到一個等式，這個等式可以囊括中間的點。你可以插值來得到在你原始點之間的線上的新點的答案，只要你保持在端點之間就行。這就是本質(zhì)上曲線擬合的全部內(nèi)容。

　　現(xiàn)在，當你嘗試著使用這個多項方程式得到在原始邊界之外的一個點上時，你開始做所謂的外推。當你外推出用于生成多項式的邊界時，你會得到預(yù)測錯誤。越界越遠，錯誤越嚴重。

　　量化交易系統(tǒng)的不同之處在于：量化交易系統(tǒng)并不把所有的數(shù)據(jù)點放在一張圖表上。我們可以認為金融市場的數(shù)據(jù)充斥著帶有噪聲的信號?；谝恍┯行У那疤?，函數(shù)和規(guī)則用于開發(fā)一個系統(tǒng)，用這個系統(tǒng)來描述某種類型的市場價格行為或者是趨勢。這意味著我們是曲線擬合，盡管是松散的，我們想要一個寬松的量化交易系統(tǒng)，而不是嚴格的匹配。我們捕捉到信號的一些可獲利的特性，同時拒絕大部分的噪音，由此產(chǎn)生的系統(tǒng)應(yīng)該在外推效果上做得好，也就是說：運行時達到預(yù)期設(shè)計的目標，脫胎于開發(fā)時涉及的數(shù)據(jù)。

　　回測過度擬合是一種的錯誤的擬合，它對于量化交易系統(tǒng)與歷史數(shù)據(jù)的聯(lián)系過于緊密，以求獲利較高，損失最低。其實，從開發(fā)交易系統(tǒng)的開始，開發(fā)者就是默認交易系統(tǒng)具有盈利可能的，且其偏好將一直影響開發(fā)過程。開發(fā)者越是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)引入增利減損的新算法，其初始偏好便體現(xiàn)得越強。如果此過程重復(fù)次數(shù)過多，且利用了大多數(shù)或全部歷史數(shù)據(jù)，即會導(dǎo)致所謂的回測過度擬合。開發(fā)者甚至可能不曾意識到在如此的開發(fā)過程中，量化系統(tǒng)受其偏好的影響已經(jīng)越來越大，而只會認為自己是在最大化地增利減損。>>>點擊咨詢AQF證書含金量

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