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不设一个参数，指的是参数都写死固定吗？

以下是引用lizhaozhao在2013/9/14 10:40:07的发言：
回楼上，不是什么把参数写死固定，就是没有设过一个参数，这样整个程序我就不可能去做参数优化了，这样避免了通过参数优化来得出一个很好看的收益

比如C>O，其参数就是0，你能确定没有一个参数？完全没参数的模型我还没见过，很有兴趣学习学习。能公开的部分都公开一下吧，比如原理和信号图。

以下是引用dianslm在2013/9/15 14:37:12的发言：

其实你使用的“默认参数”就是你的“潜意识优化”的结果，

“潜意识优化”的结果是否好，与你的“潜意识”认识水平有关，

“潜意识优化”难以战胜“电脑程序优化搜索”，因为人的统计计算能力远差于电脑。

当然比较前，对于“样本数”较少的策略，双方都应该排除。

没错，楼主大致就是使用的自己的经验参数，并写定在了模型内部。

以下是引用dianslm在2013/9/15 15:02:38的发言：

我的感觉：(1分钟K线级别)

1、盈利因子=1.24 偏小（你的交易频率类别，盈利因子>1.35比较好）

2、平均盈利=149元明显偏小，通常>300元（股指期货手续费60元）

3、盈亏比=1.24 明显偏小 ( 通常>1.6 )

4、平均每个策略的交易次数=5000次偏多

5、胜率=41% 偏小（通常胜率>43% ）

不完全赞同。

在回测滑点留够的情况，同等收益、相同周期下，我认为交易次数越多、胜率越低，反而越“可靠”。

即在未来的长期适应性很可能更强。

因为较少的交易往往来自多重过滤，而过滤条件又往往来自样本数不够高的经验参数。

以下是引用dianslm在2013/9/16 14:38:35的发言：

谈谈我的看法：

1、回测滑点留够------测试最好不要设置这一项，否则每个人滑点设置不同无法进行横向比较策略

2、滑点具有对称分布特征，一些滑点对己方有利，当然快速突破策略会有些不利影响

3、我赞同交易次数多更符合慨率论的“大数定律”，策略收益的稳定性更好的观点，

我也赞同 “平均收益/平均手续费”小到某种程度会明显干扰收益的稳定性的观点，

所以要综合考虑上面的两种力量影响。如果交易次数已经较大的符合统计学样本要求，降低交易次数更好些

4、本贴平均每个策略交易次数已经达到5000次（1年半间），符合统计学样本要求，样本数还有较大富裕，

在这种情况下强调交易次数多意义不大，应该重点提高“平均收益”并适当降低“交易次数”。

样本数究竟需要多少才能满足要求。这一点很难得出相对准确的量级。

因为里面隐含了一个条件，就是市场在该周期级别是否由于外力或更大级别的变化而有相应可跟踪的变化。

例如在大牛市中取样1年制作的1分策略，与在慢熊中同样1年取样所得，会有相当不同。

又比如A股改为T+0，也很可能直接影响导致现有历史样本在一定意义上失效。

前面没有仔细看回测时间，以为与通常一样始自2010。后发现仅为近1年半数据。

则从直觉上判断，如dianslm兄所说，单策略5000次确实多了些。

但反过来看，楼主所有参数为隐含之经验参数。如果要一定幅度缩小交易次数，则必然新增原经验之外的过滤条件及参数测试。

这在一定程度上将影响楼主对该模型之信心。

楼主不妨先将当前的手续费设置、滑点设置说来看看。分钟周期在如此高的交易频率之下能保持收益，绝非易事。

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