歷史數據可以透過自己收集或向供應商購買。一個完整的回測是包括in-sample 及 out-sample來確定參數的可靠及穩定性, 不少人只是做了in-sample , 把參數提煉至精益求精後便對外宣稱找到個超強交易參數, 這些參數在實戰上往往經不起考驗 . 在學術上就叫"Over Optimization" , "Curve Fitting", in-sample 得來的參數要跟另一段獨立的期間作out-sample測試 , 同樣通過後才有比較堅強的參數.
如果歷史數據不多, 覆蓋不夠, 又或想模擬控制市況, 其實可以透過電腦模擬股價走勢 . 這個在金融工程學是一個大題目, 有很多不同的模型去補捉市場特徵, 深入的理論就不在這裡多談, 有興趣者可以參考任一相關書籍 .
筆者就模擬了一個為期30天的模擬期指Tick數據的數據庫, 所用的模型為Diffusion + Jump , 以Monte-Carlo法以每秒1 Tick, 每日28800 Tick生產出來, 除Tick 數據表外亦整理了另一個1分鐘周期的報價. 每日期指起始價22000點, 每年180次Jump, 經參數調整 , 全部數據波動範圍大約20000~24000之間. 有興趣作期指日內交易回測者可以下載測試. 下載連結見之前博文.
雖說價位是電腦隨機模擬 , 不過十分有趣的是有不少典型技術形態都可以找到 , 你能找到多少?
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