Au cours de l’apprentissage quantitatif des inventeurs, de nombreuses idées étranges ont été mises en pratique, et beaucoup de code a été écrit. Certaines stratégies sont simplement des retours de test rapides sur des milliers de milliers de chevaux et des retours de test sur des millions de maîtres !_=! résume un peu la situation:

• Une erreur de calcul, une erreur de rétro-calcul qui a un résultat de rentabilité significatif, est probablement causée par cette cause. Par exemple, un nombre négatif est omis lors du calcul, un algorithme de rentabilité a un problème, le pourcentage oublie d’ajouter, l’erreur de paramètre lors de l’appel de l’API de revenus, etc., donne souvent un résultat d’achat d’une boule de terre. Donc, la réflexion conditionnelle est maintenant formée. La méthode la plus fiable consiste à comparer les informations du compte initial et celles du compte actuel, à analyser les différences, à analyser les changements et à calculer les pertes. Si vous maîtrisez bien les informations de ces deux états du compte, les gains calculés ne seront généralement pas faux.

• La fonction future, c’est un problème qui se pose très facilement. Ce qui est gênant, c’est l’inconscience de la fonction future. Par exemple, un analyste célèbre, le grand café, a activement construit des positions à la fin de la baisse de la tendance, et a vendu des actions à la fin de la hausse. Pour éviter qu’il ne se produise, il faut être prudent, comme le dit le grand-père: tout ce qui est lié à la rétroaction stratégique et à la prévision de l’avenir peut introduire des facteurs de la fonction future. Évitez l’existence de tels facteurs.

• Le survivalist bias. C’est le roi de la famille des futurs fonctionnaires de l’anarchie, à lui seul. Le contenu suivant est tiré de Wikipédia: Le survivorship bias (en anglais: survivorship bias), également appelé survivorship bias, est une tendance à la survie des survivants.[1] L’hypothèse de l’hypothèse de la survie. Dans le langage courant, l’hypothèse de la mort n’explique pas la cause. Cela signifie que lorsque l’information provient uniquement des survivants (parce qu’elle n’a jamais été obtenue par les morts), cette information peut être biaisée par rapport à la réalité. Cette situation est fréquente dans les programmes ou articles de la finance d’investissement, par exemple, lorsque la finance d’investissement émission de télévision seulement inviter l’investissement de succès sur l’émission de parler de son expérience de succès de l’investissement, le spectateur va considérer la façon dont l’investisseur de succès, la façon dont l’investissement de succès, comme un investissement de haut taux de succès, mais le spectateur ne voit pas dans la télévision émission de la même manière ou d’un investissement similaire, mais l’investisseur qui a finalement échoué, donc surestimer les chances de succès de cette méthode d’investissement. Mes chers camarades qui testent des stratégies de trading à long terme avec des indices ou des échantillons de l’ensemble du marché, soyez attentifs aux changements de composants des indices et à l’impact des retraits sur la stratégie !

• Les limites de l’environnement de négociation réelle. Dans un environnement de transaction réelle, il y a tout un tas de problèmes que le système de suivi ne peut pas rencontrer, des frictions de transaction, des facteurs de glissement, des coûts de choc, des erreurs de réseau, des erreurs de données, des retards de réseau, etc.

• La stratégie est cyclique. La stratégie est cyclique, se tenir sur le vent, les porcs voleront. Dans le cas d’une tendance, la stratégie d’ajustement perdra, dans le cas d’une tendance d’ajustement, la stratégie de tendance perdra. Que faire si j’utilise des moyens techniques pour distinguer la tendance et l’ajustement?

• L’analyse des données de retracement, beaucoup de gens se concentrent sur le rendement annuel et le taux de retrait maximal. En fait, les aspects suivants devraient être plus importants:

  • 1. le nombre de transactions, si le nombre de transactions est trop faible, alors la fiabilité de ce relevé est faible.
  • 2. la zone de la plus grande rentabilité consécutive et la transaction la plus rentable, en mettant l’accent sur les raisons pour lesquelles elle est rentable, en analysant la source de la rentabilité de la stratégie et en analysant si une telle situation est susceptible de se reproduire.
  • 3. la zone de perte la plus élevée et la transaction la plus perdante, analyser la cause de la perte de la stratégie et analyser si une telle situation est susceptible de se reproduire, dans quelles circonstances la perte serait pire. et comment prendre des mesures préventives.
  • 4. Le but de la rétroanalyse n’est pas de prouver l’excellence d’une stratégie de trading ou le taux de profit élevé, mais de découvrir le plus de défauts possible, y compris les bugs du processus et les irrationalités de la logique de trading.

On ne peut pas sacraliser le trading quantitatif. Le trading quantitatif est essentiellement une programmation de la stratégie d’investissement, le système de trading quantitatif est essentiellement un logiciel d’outil. Philosophiquement, il n’y a pas de coupe sacrée du trading.