我们都知道偏差,对吧? 它通常被定义为一种特殊的趋向、趋势、倾向、感觉或观点,尤其是先入为主的或不合理的。 不幸的是,行为偏差可能在你的交易策略中扮演着重要角色。 但无论你是量化交易员还是自由裁量交易员,好消息是,如果你能识别出偏差,就能减轻其影响,从而有助于提高你的交易表现。

所以,让我们来看看交易员中的五种常见偏差,以及如何避免或减轻它们的影响。

1. 过度拟合偏差

当回溯测试一个交易策略时,不断调整你的模型直到你得到一个“完美”的结果总是诱惑十足。 但不幸的是,所有这些修补的结果可能是过度拟合偏差。 如果你落入这个陷阱,你可能会意识到你的模型完全符合历史数据,但几乎没有或根本没有预测能力。

简单是关键:如果你不断调整参数,你可能最终会相信你的模型能够准确预测回报。 但如果引入样本研究之外的数据,这可能被证明是纯粹偶然的结果。

你能做什么? 首先,请记住,过度拟合的可能性与你引入和优化的参数的数量成正比。 少即是多:通常,两个或三个参数就足够了,但如果可以使用单个参数,那就更好了。 另一方面,如果你发现自己在许多参数中不断尝试一种策略的变化,这可能是一个警告信号,表明你是过度拟合了。

其次,为了提高模型的可靠性,始终以找到一个稳定的参数范围为目标,在这个范围内,轻微的调整不会对返回产生显著影响。 换句话说,虽然寻找陡峭的山峰很诱人,但寻找较长、较平缓的山坡往往更为明智。

最后,学会期望并接受模型在表现过去的能力方面某种程度的不完美 — 你关心的是未来。 始终把模型的基本市场逻辑放在头脑的最前面和中心位置,并在扣动扳机之前对尽可能多的数据进行测试。 最好的做法是在你已经开始实时交易之后,用实时市场数据来测试你的回溯测试模型,看看你的回溯测试结果是否与你的实时交易结果相匹配。

2. 交易成本、费用和滑移

在回溯测试中,我们很容易假设交易100%及时执行且按照当前市场价格执行。 这在现实世界中是很少见的。 这很容易被忽视,但在运行备份测试时,始终包含合理的交易成本、价差和滑移假设是至关重要的。 同样重要的是要考虑到部分执行或延迟执行的因素,尤其是在交易较大的订单时。

记住,如果你交易的是到期时间较远的价外期权或期货,价差可能会高得多。 这不仅适用于传统资产,也适用于加密货币资产。

3. 前视性偏差

事后判断很容易。 在分析期间,当你向模型中引入了市场无法获取或不为市场所知的信息时,就会出现前视性偏差,这会导致不准确的结果。

如果你建立自己的回溯测试系统,前视性偏差可能难以检测。 然而,现成的定量交易和回溯测试产品将确保你的模型永远不会访问观察期间过去某个特定点上不知道的未来数据。

4. 生存偏差

如果你做股票交易,你应该关注公司的行为,比如分红、股票分割和退市。 如果你不这样做,那么你就有可能只根据某一特定投资领域的幸存者来分析投资业绩。

生存偏差是样本选择偏差的一种形式,因为一个扭曲的样本会导致致错误的结论,如果使用总体将不会得到证实。

这种偏差会以多种方式潜入你的数据集,例如,当你从标准普尔500指数等指数中选择数据,或者从被收购或破产公司的财务信息被排除在外的行业数据中选择数据时。

同样地,在加密货币世界里,当交易ICO时,重要的不仅要考虑现存的货币,还要考虑那些在交易过程中死亡的货币。 该做什么? 试图获得一个包含整个市场的数据集,包括那些失败的市场。 这是额外的工作,但它是值得的 – 这是DeFi和ICO代币交易者的一个重要教训。

5. 时间周期偏差

这就引出了另一种形式的样本选择偏差:时间周期偏差。 如果你选择的观察期由于特殊或非典型性的情况导致结果可能偏离常规,就可能发生这种情况。 这将妨碍模型在这些特殊环境之外运行时的预测能力。 举一个最明显的例子,如果用牛市或宏观经济冲击时期的数据进行回溯测试,模型可能会产生非常不同的结果。

在加密货币世界中,体制变换通常是由分叉事件、区块奖励减半或监管中的临时变化等引起的。

我们能做什么来防止时间周期偏差? 简单的答案是,确保使用的是跨越尽可能宽的时间范围的大型数据集。 通过这样做,你将减轻短期效应的影响,并能更好地得出适用于更广泛情况的结论。

请记住,在加密货币市场,自早期以来,市场动态已经发生相当大的变化。 例如,你可能会理想地考虑整个比特币的寿命,但在过去的几年里,交易量和流通中的比特币总量都有相当大的增长。 因此,考虑过去三、四年的价格数据可能更有指导意义。

结论

关于偏差最棘手的事情是,它通常是无意识的 — 几乎没有交易者选择以一种有偏差的方式思考。 然而,许多看似无关紧要的小决定可能会在宏观层面上形成一个有偏差的观点。 为了避免落入这些陷阱,请始终牢记市场逻辑,确保样本选择稳健,并根据实时市场数据跟踪模型。

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