KẾT QUẢ
16 năm dữ liệu: mô hình ML dự đoán hướng giá không có edge
Trên 385k nến H1 của 4 thị trường, mô hình đạt AUC ngoài mẫu 0.529 — kỹ năng thật, nhưng expectancy −0.018R so với chi phí 0.019R, tức bằng đúng 0 sau spread.
AUC 0.53 là kỹ năng xếp hạng có thật và lặp lại được ở cả ba kiến trúc đã thử: dự đoán hướng, meta-labeling, và cross-sectional market-neutral.
Nhưng chi phí giao dịch trung bình 0.0185R mỗi lệnh đã nuốt trọn phần lợi thế. Kết luận chính xác nhất: AUC 0.53 đáng giá đúng bằng 0 sau khi trả spread.
Đây là kết quả âm, và nó có giá trị hơn nhiều báo cáo dương: nó loại bỏ dứt điểm một hướng đi tốn kém.
Nghiên cứu · 5 phút đọc
PHÁT HIỆN
Ngưỡng xác suất cố định không so sánh được giữa các lần retrain
Model train trên 2010–2018 có p95 = 0.6313 và phát tín hiệu ở 28.6% số nến. Cùng model retrain tới 2024: p95 = 0.5388 — thấp hơn cả ngưỡng 0.55 đã đóng băng, nên gần như ngừng giao dịch.
Càng nhiều dữ liệu, model càng bớt overfit, phân phối xác suất càng co về 0.5. Một ngưỡng tuyệt đối đặt từ đầu sẽ dần chặn hết mọi tín hiệu.
Hậu quả nguy hiểm: chiến lược không 'thua' mà im lặng NGỪNG giao dịch, làm mọi chỉ số tổng hợp đẹp lên một cách giả tạo.
Cách sửa: lấy điểm cắt từ phân phối dự báo của chính model trên tập train của nó, thay vì một con số cố định.
Phương pháp · 6 phút đọc
KẾT QUẢ
Volatility dự báo được — nhưng chỉ khi mô hình biết đang ở phiên nào
HAR thuần cho R² ÂM trên cả 5 thị trường. Thêm đúng một đặc trưng — biến động lịch sử của chính những giờ mà cửa sổ dự báo sẽ đi qua — đưa R² lên +0.04 đến +0.25.
Dự báo biến động 4 giờ tới mà không biết 4 giờ đó là phiên Á hay phiên London thì vô nghĩa.
Đáng chú ý: LightGBM THUA hồi quy tuyến tính trên cả 5 thị trường. Mô hình phức tạp hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn — đặc trưng đúng mới là thứ tạo giá trị.
Nghiên cứu · 4 phút đọc
PHƯƠNG PHÁP
PBO 0.80: khi việc dò tham số tạo ra ảo giác thay vì edge
Trên bộ dữ liệu 8 tháng, quy trình chọn ngưỡng cho ra cấu hình xếp dưới trung vị ngoài mẫu 80% số lần. Trên 16 năm, con số này giảm còn 0.024.
PBO không kiểm định chiến lược — nó kiểm định chính thói quen tối ưu tham số của bạn.
PBO ~0.5 nghĩa là quy trình chọn của bạn vô dụng; trên 0.5 nghĩa là tệ hơn tung đồng xu.
Phương pháp · 7 phút đọc
KẾT QUẢ
Đa dạng hoá đo được: tương quan −0.003 giữa hai chiến lược
Hai chiến lược trên hai thị trường khác nhau có tương quan lợi nhuận ngày gần bằng 0. Gộp lại: lãi cộng dồn (+40.8R) nhưng drawdown KHÔNG cộng (14.9R so với 17.0R của riêng một cái).
Đây là lý do chính đáng duy nhất để chạy nhiều chiến lược cùng lúc, và nó phải được ĐO chứ không phải giả định.
Nếu các bot của bạn có tương quan cao, bốn bot mỗi con rủi ro 0.5% không phải bốn cược — mà là một cược 2%.
Danh mục · 5 phút đọc
PHÁT HIỆN
R không phải phần trăm — và trục biểu đồ không ghi đơn vị thì rất đắt
Drawdown 15R bằng 3.8% tài khoản nếu rủi ro 0.25% mỗi lệnh, nhưng bằng 15% nếu rủi ro 1% — tức là khác biệt giữa đạt và cháy tài khoản.
Một con số '−16.2' trên biểu đồ drawdown sẽ được đọc thành phần trăm. Trên tài khoản prop firm nơi 10% là ngưỡng loại, nhầm lẫn đó rất đắt.
Bài học: đơn vị là một phần của tính đúng đắn, không phải chi tiết trình bày.
Trình bày · 3 phút đọc