程序化外汇交易如何避免“过拟合”？

在建立量化交易模型的过程中，很多人都会经历过拟合。过拟合其实是机器学习和统计学领域的一个概念。一般用来表示一个模型在测试中表现非常好，但在实际中表现不如预期。

对于传统的机器学习来说，过拟合的影响并不明显，但是金融数据的时间序列特性和数据的高噪声特性决定了过拟合的影响很大。所以，我们在进行建模时一定要严谨避免过度拟合的情况发生。

“过度拟合”产生的原因

程序化交易系统的设计过程包括两个部分，这两个部分都可能造成过拟合。

交易系统设计的第一部分是形成完整的交易规则体系。形成交易规则一般有两种方法：自上而下法是基于对市场情况的长期观察，然后在规律的基础上形成量化交易策略。

这个过程需要长期交易经验的积累；

自下而上法是一种基于市场数据和统计分析得出市场特征的交易策略。

交易者在将交易系统用历史数据进行回测时，往往会根据测试结果对交易规则进行重新训练形成新的交易规则，或者结合这些规则，这样生成的交易系统很容易就是市场数据的拟合。

同时，在量化交易系统的过程中，一般用参数来描述系统。设计者会通过增加参数个数和优化这些参数，寻找出最佳的交易系统。

如果参数个数多或者参数过度优化，往往会产生对历史行情的完美过拟合，但未来的表现会大打折扣。

如何避免“过度拟合”？

设计交易系统的目标是在未来市场产生利润，而不是追求一条漂亮的历史测试曲线。过度安装的交易系统是一个“美丽的陷阱”。如何逃离这个陷阱？我们认为可以从交易规则的形成和交易系统开发两大方面着手。

现代数学对金融市场的数据分析表明，时间价格序列包括两部分：

第一部分是定项，从中可以找到一定的规律；

第二部分是随机项，没有确定的规律可言，某个现象的发生只是概率。

当我们从历史行情中提取交易规则时，需要分析规则的逻辑性和规律性，交易规则需要能够反映市场的规律性，具有一定的合理性。。

交易者通过各种渠道形成交易规则时，在具体的交易系统设计过程中，需要注意如下问题：

第一，增加历史测试数据样本容量，避免交易次数过少。

做期货的朋友都知道，如果通过分类品种进行回测，不活跃的品种一年可能交易不了多少次，几年甚至不到100次。

交易量这么小的结果是没有意义的，非常容易造成过度拟合。尤其是套利策略持仓的策略会更长，交易量一年好几倍，更不靠谱。

因此，我们在对策略进行回测时，应该增加交易策略的数量。一般来说，超过300个交易次数就可以证明策略有效。

第二，在测试时，将测试的数据样本分为样本内和样本外。

设计系统的时候采用样本内数据，然后用样本外数据测试得出的系统，如果效果大大降低，那么这种系统极有可能是拟合的。

第三，核心参数不宜过多。

参数过多的系统是一个多自由度系统，在优化多个参数之后总会得出一个漂亮的系统，但这种系统的可靠性是令人怀疑的。

第四，在对交易系统的参数进行优化时，我们需要对最优参数附近的参数进行考察。

如果附近参数系统的性能远差于最优参数的性能，那这个最优参数有可能是一个过度拟和的结果，数学上称为奇点解，是不稳定的。如果市场的特征稍微发生变化，最优参数可能会成为最差参数。

第五、保证一定的平均利润。

有些策略我们在验证之后会发现交易的次数比较多，业绩表现也不错，但是平均利润过低。有些朋友可能会觉得，平均利润低有什么关系呢，只要盈利就可以了。但是除了要注意盈利外还要有滑点的意识，如果平均盈利过低，

那么就非常有可能受到滑点的影响。稳定盈利的量化交易策略最终也会变成稳定亏损的策略。

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