如何避免曲线拟合

有些曲线拟合不可避免。设计一个没有曲线拟合的技术研究不容易，也不会受欢迎。当一个交易商“打量”着一个图表，发现9日的相对强弱指数似乎比标准的14日的相对强弱指数更适合某个市场时，他或她就是在做曲线拟合。因为曲线拟合简单有效，它与测试每个可能的相对强弱指数参数只有几步之遥。一旦这一过程开始产生盈利的结果，排列就变得几乎无穷无尽：“我们最好再添加几种技术研究，以确保不要漏掉任何组合。当我们着手后，就开始做优化处理，寻找正确的初始风险以及最佳的跟踪止损指令，如此一来，我们就能尽可能地使系统完整了。”其最终产品是一个包含各种良好意图的，经过了n度曲线拟合的系统。尽管纸上看来它精妙绝伦，但十有八九它将来不起作用。优化处理的结果与显而易见的东西恰恰相反。优化处理看起来越美妙、系统越完整复杂，它成功的可能性就越小。

有充分的理由解释优化处理和曲线拟合会出错。坦白地说，这一概念太简单，太易描述了，我们相信更多的交易商会更加关注它。所有的统计师都了解自由损失的概念。从外行的角度来说，自由损失是指添加到一个交易系统的每个参数代表对测试程序最终结果的一定程度的损失控制。你引入的技术研究或交易规则越多，结果就越不健全，越不可靠。你愈加试图完善一个系统，它就愈加不会如测试的那么奏效。

你至多可以有两到五个变量。变量越少，结果就越可靠。一个有趣的推论是它允许你看看自己和他人过去的成果，然后迅速判断它是否被曲线拟合了。系统经过曲线拟合处理的可能性与用来测试系统的变量的数目正相关。技术研究和规则的数目越多（尤其是规则的例外情况），模型被曲线拟合的程度就越高。请当心那些太复杂以致于需要电脑来运行的系统。

避免曲线拟合的另一种方法是不要创建为具体的市场量身定做的系统。落入这个陷阱很容易，但它却是曲线拟合的根本所在。一个良好的系统不必在所有的市场上都有成功的经历，但它应该适用于大多数的市场，如果在市场与市场间有变化，也只是很少的变化而已。如果你得改变系统，使它适应每个市场，基本系统就出现了大毛病。我们熟谙每个市场都有其独特性这一论点，但我们也记得货币期货几乎没有变动，谷物合约每天浮动数千美元的时期。市场在变化，确保你的交易系统与之合拍的最好办法就是在尽可能多的变化的市场中以静态的形式测试你的系统。

结束这一话题之前，还有另一种形式更微妙的最优化处理逐渐流行起来了。我们所指的是将历史数据输入电脑并测试，以发现“季节性”特征的做法。有一些知名的交易商/作者在提供测试数据，想要表明如果你在每年特定的日期买进某种商品，然后再在特定的日期卖出，你的利润可能会翻X倍。这完全是胡说八道，完全没有统计有效性，也根本不可能应用于交易。如果我们想要做优化处理，具有强大分析能力的电脑，而非系统，会允许我们优化数据的。可以把日期数据分成很小的部分进行检查，从中提取适合系统的精确数据。我们没有曲线拟合系统，而是曲线拟合了数据。当然，的确存在许多明显合理，有时在长期交易中有效的季节性规律（比如每年秋季的丰收低价），但要谨防用季节性规律做出一些荒谬的事。任何季节性交易建议，如果具体到了交易最佳月份以上的程度，就高度可疑。