[原创] 量化策略复盘：浅谈量化交易中的过拟合问题

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你有没有听过这样的传闻，传说有一种这样的策略，每年只需要少数的参数修改，就可以实现高达200%＋的收益，今天就要为大家带来这个神奇的策略，EMV（简易波动策略）策略：

“简易波动（Ease of Movement Value）反映的是价格、成交量、人气的变化，它是一种将价格与成交量变化相结合的技术，它通过衡量单位成交量的价格变动，形成一个价格波动指标。当市场人气聚集，交易活跃时提示买入信号；当成交量低迷，市场能量即将耗尽时提示卖出信号。

简易波动EMV根据等量图和压缩图的原理设计而成，它的核心理念是：市场价格仅在发生趋势转折或即将转折时，才会消耗大量能量，外在表现就是成交量变大。当价格在上升的过程中，由于推波助澜的作用，不会消耗太多的能量。虽然这个理念与量价同升的观点相悖，但的确有其独特的地方。”

不信，我们来使用Pine语言做一个试试看，洋洋洒洒十四行，EMV策略搞定。想学啊你，来发明者平台，我教你。

注：这里稍微做了小小的改动，这里使用了EMV的简单移动平均值，对于噪音信号做了一些平滑。

// 获取输入参数
len = input.int(5,minval=1,maxval=40) // 设置窗口长度

// 计算EMV
A = (high+low) / 2 // 计算A值
B = (high[1]+low[1]) / 2 // 计算B值
C = high - low // 计算C值
EM = (A-B) * C / volume*1000 // 计算EMV
EMV = ta.sma(EM,len) // 对EMV进行简单移动平均线计算

// 绘制图形
plot(EMV, title = 'EMV', color = color.blue) // 绘制EMV指标曲线

// 设置交易信号规则
n1 = input.int(0,minval=0,maxval=2) // 设置买入信号EMA阈值
n2 = input.int(0,minval=0,maxval=2) // 设置卖出信号EMA阈值

if ta.crossover(EMV,n1) // 判断是否发生买入信号
    strategy.entry('long',strategy.long) // 执行买入操作
if ta.crossunder(EMV,n2) // 判断是否发生卖出信号
    strategy.entry('short',strategy.short) // 执行卖出操作

runtime.log(EMV) // 输出EMV指标数据日志

这段代码基于EMV指标和其简单移动平均线的计算，定义了一个基本的交易策略：当EMV指标突破其n1天的EMA(买入阈值)时，执行买入操作；当EMV指标跌破其n2天的EMA（卖出阈值）时，执行卖出操作。

这里面有三个参数，分别是EMV的窗口长度，买入信号EMA阈值和卖出信号EMA阈值。话说ChatGpt由1750亿个参数就可以模拟众生，今天我们就来试试调试这三个参数来实现年化200%＋的梦想。

首先我们设置原始的参数，窗口参数为15，买入阈值和卖出阈值都设为0，在2022到最新的2023年间，跑一下看下结果。

可以看到，使用1小时为策略周期，针对于纯碱主力合约，我们的策略收益为3967，而这仅仅是一手的收益。当然这并不是这个策略的极限，不知道调一下参数是否会有别的惊喜呢。

FMZ平台支持多个参数同时调参，当然时间会稍微长一点，大家也可以按顺序分别调整参数。最后我们看下我们最优的参数结果，窗口周期为29，买入阈值为0.2，卖出阈值为-1.3，让我么看下效果。

年化收益变为22890.575，神奇吗，就是这么神奇。简简单单三个参数的改变，就可以实现收益翻了7倍多，但是？？？？

这个策略一直有效吗，让我们把时间换为早期的时间段，2020到2021年间，可以看到收益变为了-6764。

人生的大起大落真是刺激，本以为找到了可以一本万利的无风险策略，结果却是黄粱一梦。看来“All models are wrong, but some are useful”是真实的。问题究竟出在哪里呢？

答案是过拟合。过拟合（overfitting）是在，在机器学习模型中，模型过于强调训练数据的细节和噪声，结果导致它在新的、未见过的数据上的泛化性能较差。也就是说，过拟合本质上是对训练数据集过度拟合，使得模型在测试数据上表现不佳。有没有觉得我们在第一次调参后的数据过于绝对了，买入阈值为0.2，卖出阈值为-1.3，这意味着这一年确实是一个大涨之年，小小的跌幅不用怕，只有达到-1.3巨额的跌幅才是真的应该转变空头方向。