• #### In den letzten Jahren entwickelte sich der programmierbare Handel in China rasant. Immer mehr Investoren nutzen Programmierbarkeit als Handelsmittel und die Forschung über programmierbares Handel in China wird immer tiefer. Die Entwicklung eines hervorragenden programmierbaren Handelssystems und der Weg zu stabilen und profitablen Investitionen sind das Ziel vieler Händler.

Von der Entwicklung eines ausgezeichneten programmierten Handelssystems bis hin zur Gewinngewinnung durch den Einsatz dieses Systems ist ein komplexer Prozess, bei dem viele Probleme auftreten. Zum Beispiel sind Investoren oft sehr zuversichtlich in die Profitabilität der Strategie, bevor sie tatsächlich eine Handelsstrategie verwenden, da die Ertragskurve der Strategie historisch nach oben glatt getestet wurde.

• #### Die Ursachen für eine Überanpassung

Der Designprozess eines programmierten Handelssystems besteht aus zwei Teilen, die beide zu Überschneidungen führen können. Der erste Teil des Designs eines Handelssystems besteht darin, ein vollständiges System von Handelsregeln zu bilden. Die Bildung von Handelsregeln erfolgt in der Regel auf zwei Arten: Die Top-Down-Methode basiert auf langfristigen Beobachtungen der Marktbedingungen, die Regeln zusammenfassen, und auf der Grundlage dieser Regeln wird eine quantitative Handelsstrategie entwickelt, die eine lange Zeit erfordert.

• #### Wie man eine Über-Anpassung vermeidet

Wie kann man aus dieser Falle entkommen? Wir glauben, dass man aus der Entstehung von Handelsregeln und der Entwicklung von Handelssystemen zwei große Aspekte anfangen kann. Die moderne mathematische Analyse der Daten der Finanzmärkte zeigt, dass die Zeitpreisreihen aus zwei Teilen bestehen: Der erste Teil ist feststehend, aus dem eine bestimmte Regel herausgefunden werden kann; der zweite Teil ist zufällig, ohne feststehende Regeln, so dass ein Phänomen nur wahrscheinlich ist. Wenn wir Handelsregeln aus dem historischen Markt ablesen, müssen wir die Logik und die Regeln der Regeln analysieren, die die Regeln der Marktregeln widerspiegelnten, und gleichzeitig einen vernünftigen Grund haben.

• Erstens, erhöhen Sie die Sample-Kapazität der historischen Testdaten, um zu wenig Transaktionen zu vermeiden. Wenn die Anzahl der historischen Testdaten gering ist, funktioniert das entwickelte System zwar gut in der Probe, aber die Tests für kürzere Zeiträume sind nicht überzeugend, und die zukünftige Leistung des Systems ist schwer zu prognostizieren.

• Zweitens, bei Tests, die getesteten Datenmuster in Innen- und Außenstichproben unterteilt werden, die Systeme mit Innen- und Außenstichproben entwickelt werden, die dann mit Außenstichproben getestet werden, wenn die Wirksamkeit stark reduziert wird, ist es sehr wahrscheinlich, dass diese Systeme geeignet sind.

• Drittens sollte es nicht zu viele Kernparameter geben. Ein System mit zu vielen Parametern ist ein System mit mehreren Freiheitsgraden, das nach der Optimierung mehrerer Parameter immer ein schönes System hervorbringt, aber die Zuverlässigkeit dieses Systems ist zweifelhaft.

• Viertens müssen wir bei der Optimierung der Parameter des Systems die Parameter in der Nähe des optimalen Parameters untersuchen. Wenn die Leistung des Systems mit den nahe gelegenen Parametern weit von der des optimalen Parameters abweicht, ist dieser optimalen Parameter möglicherweise das Ergebnis einer Übersummierung, mathematisch als Singularität bezeichnet, und ist instabil. Wenn die Merkmale des Marktes sich nur geringfügig ändern, kann der optimale Parameter zum schlechtesten Parameter werden.

• Fünftens, das Handelssystem für andere Sorten zu verwenden, um ihre Wirksamkeit zu beobachten. Ein allumfassendes Handelssystem ist selten, aber ein System, das in einer Sorte hervorragend funktioniert, kann zumindest in anderen Sorten profitieren. Wenn es in anderen Sorten nicht rentabel ist, sollte man bei der Verwendung des Systems auf seine Wirksamkeit achten, d. h. ob es zu speziell für die speziellen Verhältnisse einer Sorte ist.

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