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做策略的人有个通病——回测漂亮,实盘暴毙。Build Alpha创始人David Bernardi最近翻出一本1980年代的旧书,作者是日本工程师田口玄一,搞质量管理的。这老头有个怪理论:与其拼命消除噪音,不如设计对噪音不敏感的东西。
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交易员听了直挠头。我们天天优化参数、过滤毛刺,不就是在消灭噪音?田口说这叫「劣化设计」,越精细越脆弱。他搞了个「信噪比」公式,核心思想是:好东西应该在各种烂环境下都稳得住,而不是只在实验室里好看。
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Bernardi拿这个套在策略开发上,发现个反常识的结论:「最稳健的策略往往不是回测最高的那个」。他跑了蒙特卡洛模拟,故意往数据里塞噪音、改滑点、换时间段,专门挑那些在折磨下还能喘气的参数组合。结果这些「糙汉子」策略,实盘表现反而比精细调参的「玻璃人」强一截。
田口当年用这招帮丰田省了大钱,没靠质检员盯每个零件,而是让设计本身扛得住工人手抖。Bernardi现在把这逻辑写进软件,默认跑1000次蒙特卡洛扰动,策略不过这一关不让出厂。有用户反馈说,以前回测年化80%的策略实盘腰斩,现在回测60%的反而能活到第二年。
量化圈最近开始流行「去优化」——参数别调太死,样本外留足空间,甚至故意加噪声训练。听起来像开倒车,但田口四十年前就证明: robustness(稳健性)才是终极杠杆。Bernardi在博客底下补了一句:「你的策略能不能赚钱,取决于它能不能在你睡着的时候不自杀。」
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