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机械式交易系统：原理、构建与实战 系统优化之圆桌会议
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CTCR：
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在开始讨论之前，我们应该界定一些术语。罗伯特，什么是机械式交易系统？什么又是系统优化呢？
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巴度：
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机械式交易系统是一种交易方法，提供客观的买进/卖出进场点、止损点与多头/空头头寸的离场点。机械式交易系统不涉及主观的判断，每个人都应该永远遵守该系统所产生的指令。对机械式交易系统进行优化，即是决定如何最有效地使用该系统的交易规则。优化的过程是利用统计方法测试各种可能的系统参数值，并以实证方法决定一组最有效的交易规则。这可能涉及各种不同的市场与时间段。
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茨瓦格：
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优化的基本前提是：在过去拥有最佳表现的一组参数值，在未来拥有杰出绩效的概率亦极高。
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桑曼：
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维拉·凯利告诉我们一则有趣的故事，它说明了优化的各种问题。彼得与赫伯是一对好朋友，他们总是喜欢以相当大的金额来对赌。他们以投掷1分硬币来决定胜负。赫伯选择并投掷分币，彼得猜投掷的结果。赫伯发现，彼得每次都猜正面，从来不猜反面。这使赫伯想出一个绝好的办法：去找一枚始终会出现反面的1分硬币。他买进了100万枚新铸的1分硬币。他想了个办法同时投掷它们。他将出现正面的硬币弃置一旁，然后，他再投掷剩余的硬币，又将出现正面的硬币舍弃。经过20次的投掷之后，他仅剩下一枚1分的硬币。接着，他回去翻阅他大学时代的统计学教科书，并计算连续投掷20次硬币而出现反面的概率有多少。结果这种概率微乎其微。太棒了！他成功地将100万枚1分硬币予以优化。现在，只等着与彼得见面了！
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当我们根据一组数据（例如，白银的历史价格）来测试许多系统，我们与赫伯的行为有什么不同？我们迟早会遇上一套呈现可观盈利的系统。
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茨瓦格：
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我在1984年6月份《期货》刊登的一篇文章中，也使用一个类似的例子。我称其为STUPID系统，它是Sure Thing Unlimited Profit Ingenious Design，即确定无限盈利的真实设计系统的简称。我根据过去所投掷100次硬币的结果，来优化一套交易系统，结果每100美元的赌注平均盈利16美元。因为该系统是根据“后见之明”而设定，所以其绩效显然不错。
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我用来测试系统的数据也正是我用来建立交易规则时所使用的数据。这种情况在投掷硬币中显然十分愚蠢，因为我们知道它具有随机性质，但在期货交易系统的设计与测试上，人们总会犯相同的错误。机敏的交易者或许能够发现某种商品价格形态可能为其所用，但是我们不可因此而荒谬地假定，一套优化系统（该系统根据过去的数据来选择参数值）能够判断未来的绩效。
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CTCR：
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杰克，你曾进行过一项实验，检视过去绩效与未来盈利之间的相关性。你能否稍做解释？
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茨瓦格：
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我所要探讨的问题是：就特定系统而言，在过去时间段表现最佳的几组参数值和以随机方式选出的几组参数值，两者在未来的表现是否有优劣之分？前者是否必定优于后者？若非如此，则优化过程即便在理论上完美，充其量也不过是自欺欺人的徒劳之举。
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我在1984年8月的《期货》杂志刊登的一篇文章描述了该试验的细节。我随意选择一套我过去所设计的交易系统以及10个不同市场的组合。我所选择的系统是一套顺势操作的方法。它具有中等程度的绩效。
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我发现，某些未来时间段出现最佳绩效的参数组合，它们在过去时间段也属于表现较佳者。但是，却有更多过去绩效最佳的参数组合，在未来时间段却成为绩效最差的参数组合。同样地，虽然某些过去绩效最差的参数组合，在未来时间段也属于垫底者，但相反的情况也比比皆是。整体而言，该试验并未出现稳定可靠的证据，显示过去绩效最佳与最差的参数组合，在未来时间段能保持其相同的绩效。另外，根据过去数据所选择的几组参数值，其未来的绩效并不优于以随机方式所选择的几组参数值。具有讽刺意味的是，在该试验中，根据过去数据所选择的最差参数值，在未来的实际交易中却明显优于最佳的几组参数值。
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CTCR：
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根据这些结果，你归纳出什么结论？
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茨瓦格：
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通过优化过程来选择参数组合，虽然可能提高某些交易系统的绩效，但优化的潜在价值或许远低于一般所认定的程度。我甚至认为，精密的优化过程可能只是在浪费时间。
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CTCR：
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罗伯特，我们知道你并不赞同杰克的观点。
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