量化投资策略的业绩如何随时间变化而变化?

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许多策略10年前的业绩要远远好于现在,至少从回测结果来看如此。那时,采用量化策略的对冲基金并不多。并且,买卖差价也比现在大得多,所以,如果用今天的交易成本做回测,会不现实地抬高早年的收益。

有存活偏差的数据也会使得早年业绩过好。存活偏筹影响早年业绩的原因在于,回测回溯的越早,消失的股票也就越多。有些股票消失是因为已经破产倒闭,一个纯多头策略在回测的早期会比当年实际的盈亏看起来好。因此,在判断一项策略的适用性时,要重点关注其最近几年的业绩,而不要被包括早年光鲜数字的总体业绩欺骗。


最后,金融市场的“状态转换”,也意味着早年的金融数据并不能简单地应用于今天的相同模型。证券市场监管的变化或其他宏观经济事件(如次贷市场的崩溃),都能导致重要的制度转换。

很多具备统计思维的读者很难接受这一点。他们中的很多人会认为,数据越多,回测在统计上就越可靠。但这其实只对由平稳过程产生的金融时间序列来说才是正确的。不幸的是,由于前面提到的原因,金融时间序列显然是非平稳的。

将状态转换纳入一个复杂的“超级”模型是可能的(例7.1中我会讨论这个问题),但如果只要求模型相对近期的数据业绩良好,会使事情简单很多。


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