◆ CÁCH CHÚNG TÔI LÀM VIỆC

Phương pháp luận

Quy trình quant tiêu chuẩn dừng ở train/test/walk-forward. Ba thứ đó không phát hiện được loại sai lầm phổ biến nhất: bạn thử nhiều cấu hình rồi chọn cái may nhất.

Thứ tự đúng cho một chiến lược

  1. Giả thuyết kinh tế — vì sao nó phải chạy được, trước khi mở chart
  2. Chia thời gian — khoá tập ngoài mẫu lại, không nhìn
  3. Tìm tham số trên tập train — lưu chuỗi lợi nhuận của mọi cấu hình đã thử
  4. Chạy ngoài mẫu đúng một lần — chạy lần hai là tập đó đã chết
  5. DSR + PBO + MinTRL — với n_trials khai trung thực
  6. Attribution theo năm, tháng, symbol, chiều lệnh
  7. Xác nhận tuần tự — lọc post-hoc không phải replay tuần tự

Bước 3 là chỗ hầu hết hỏng

Người ta dò tham số xong xoá hết dấu vết, rồi khai n_trials = 1 cho Deflated Sharpe. Đó là cách một backtest tầm thường trở thành "DSR 0.99".

Đếm n_trials thế nào cho đúng

Mỗi bộ tham số, mỗi khung thời gian, mỗi bộ lọc bật/tắt, mỗi symbol đã thử rồi bỏ. Thuật toán di truyền thì mỗi thế hệ là hàng trăm lần thử.

Deflated Sharpe

Xác suất Sharpe không phải do may mắn, sau khi phạt vì số lần thử và độ lệch/nhọn của đuôi. Trên 0.95 mới đủ tin; khoảng 0.5 là không phân biệt được với tung xu.

PBO (CSCV)

Tỉ lệ số lần cấu hình thắng in-sample lại xếp dưới trung vị ngoài mẫu. Nó kiểm định chính quy trình chọn tham số của bạn, không phải chiến lược.

Chống rò rỉ dữ liệu

Purged cross-validation với embargo, và test tự động: sửa mọi nến sau thời điểm t thì đặc trưng tại t phải không đổi.