【獨家專欄】做錯其中一樣即策略失效！ 挖數據、做回測你必須知道的潛在風險（錢琛）

續上文，繼續討論執行策略時的要點。即使策略在歷史數據中擁有極高回報穩定性，也不代表策略可以在未來擁有同等表現。假如策略在歷史中不斷獲利，但在真實執行時大不如前，就代表策略失效。其中一個策略失效的原因，是參數設定過程太複雜，提高了數據挖掘風險（data mining risk）。

數據挖掘本來是個「好東西」，意思是在數據中找尋規律，幫助進行決定或預測。在計量交易領域中，假如使用大數據構建策略訊號，數據挖掘的技巧就相當實用。常見例子是使用矩陣（matrix）的因子化技巧（factorisation），量化文本數據（textual data），幫助構建容易回測的訊號。

不過，如果對數據進行過度挖掘，就很可能會找出錯誤規律，帶出毫無用處的假insight。「過度」的意思，是挖掘方法過於複雜，或挖掘出來的參數（parameter）量佔本來有的樣本量（sample）極大比重。舉一個簡單例子即可：假設有10天的加密貨幣價格數據，你把所有數據用作構建模型，令模型參數多達5/6個，參數佔樣本量的比重高達60%。那個模型不會讓你一夜致富，只會令你在真實交易時虧損，因為模型只適合解釋起初的10個數據點，解釋不了未來數據。對數據進行過度挖掘的風險，就是數據挖掘風險。

放心，上次討論的策略的數據挖掘風險理論上應該不會很高。策略的唯一參數是計算總回報的日數，數值是14，是兩個星期的交易日數，比較隨便地被選擇出來，不會像3天總回報一樣敏感，也不會像30天總回報一樣延遲，相對合理。換句話說，選擇這個參數的過程並非很複雜，而且在整個選擇過程中，我們是在大約一年半的日數據中，選出僅僅一個參數，參數佔樣本量的比例極低。理論上，這個策略的數據挖掘風險不會很高。

理論歸理論，要實際驗證這個策略的數據挖掘風險會否很高，就要進行各類型的穩定性測試（robustness test），在其他渠道/以往課堂都有提過，這裏就不重複了。不過，執行這些測試時，使用Python等編程語言會較方便，因為測試的框架每次一樣，我們可以把框架寫成簡短程序，每次執行測試時，導入相關的策略回報即可。當然，除了穩定性測試外，也可以把回測框架寫成固定程序，接近完全地自動化整套回測流程，令回測由最快的幾十分鐘，變成幾秒鐘。策略不多也很難。

其他計量策略的執行重點，下回再續！

＊文章獲 錢琛 授權獨家刊登。原標題為《受小型幣災啟發的幣市市場中性策略2》

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