關於盤勢循環性與回測一致性
想請問你關於策略管理的一些看法，在策略數多後就會想要發展一些管理機制，例如 評分機制 or 上下架機制，主要的目的為二：
問題：第一是想要適當的給予一些策略比較高的權重來最佳化目標函數(例如投組風報比高)，第二是想有管理機制是管理失效的策略，與復活策略再上架，但是目前遇到沿伸的兩個問題，第一盤勢有循環性的問題，往往你下架一個策略之後那個策略表現就好(但確實也有些策略就真的一蹶不振)所以上下架策略反而就會變成拖累績效的成本。
回答：關於第一個問題, 下架之後策略可能就變好這個問題, 如果有更明確的情況我們大概可以討論更多, 不過我大概知道你的意思, 我的經驗或感覺...
至少很粗糙的推測, 我會認為這某種程度就是波動的變化, 通常來說一個策略遇到一個要下架的理由, 無論是：
1. Drawdown 超過多少
2. 經過多少交易之後看起來和回測落差大多少...
然後一下架沒多久, 策略其實又開始賺錢, 我會認為是在他碰到你下架的理由的那段 down side period, 就是遇到波動處於一種不利於你水準變化
每個策略都會有一種波動屬性是不利於他的, 例如逆勢交易在大波動情況以 Open Bar 進場可能會進在千奇百怪的位置, 而趨勢交易可能在波動小於一個水準的時候被來回巴, 如果你使用各種方法改善策略, 終究還是會有一個波動變化的方式是你策略的弱點。
所以, 我個人是建議一個績效, 或一個投資組合, 一個穩定的績效, 應該是由一群策略所組成, 就算你有一個很強健的單策略(你把波動變化很優秀的考慮了進去, 例如SL/TP動態調整, 移動停損和損益兩平停損也會根據市場狀態自己決定step和大小....拍手!), 我也認為你應該交易在很多標的上面，或是在不同時框底下。
因為在不同標的或不同時框，同一個價格變化拆解出來的波動可能會有很大的不同，但是策略本身擔心害怕的波動水準應該是相近的, 所以就比較能避免自己遇到真的一下架, 策略又開始賺錢的狀態，這大概是我的想法。
有辦法更實際的解決嗎？就看 Case, 如果只是單純以盤勢循環的假設，我還是會猜測可能過度優化, 或是某種程度交易條件太嚴苛, 或是某種程度太過單薄, 沒有在他不行的波動情況下有相應能賺錢的模型應對上來。
問題：第二是一致性問題，當你再回測一些管理機制的時候，無法考慮新加入的策略，但現實上往往會繼續開發新的策略來補強自己的頭組，所以就會覺得風險與績效評估上可能會失真無法跟回測上一致。
回答： 關於第二個問題, 其實是個不錯的問題, 一般人其實很少討論這個, 通常來說, 交易會有兩個尺度, 第一個尺度你可以說就是一個策略, 一個交易訊號的程度, 另一個程度就是你整體來說的交易情況, 你的整體 Account 的表現和情況。
通常來說, 回測是靜態的, 而且是全面的, 也就是你能回測一個... 例如 2010-2018 的交易, 但是如果你要模擬一個流程, 例如我在 2015 先有 4 個模型, 然後有 1 個掛掉, 所以 3 個模型的回測要 take 2015-2016 但是一個模型回測結果只能用 3 個月....
哇這樣搞起來很累, 同時你回測和實際上場又會有落差, 例如你回測可能考慮 bid-ask spread 是一個固定數字, 就算你為了穩健把 bid-ask spread 硬生生加了 1 pips, 這個更嚴格的回測也不會是你真的上線的實測的結果。
我分享一個我的例子, 就像我在前面提到, 我還要模擬後來有韓國的企業客戶, 所以有限制要在韓國券商和只能做期貨, 不能做 spot.... 這些其實就是有點累, 有點辛苦
所以基本上, 某種程度上, 就是要接受這種不一致, 但是如果我們不求要這麼樣的精準, 而是只是要達到一個目標, 某種程度上你還是可以假設一個上下架策略, 和大家分享一點我自己的看法。
我覺得首先關鍵是, 你的策略或交易系統, 和你整個帳戶的目標是不同的, 基本上策略或交易系統我們是最大化報酬, 但是你整個帳戶的目標, 可能就是一整年達到一個 % 數就好，以我機構來說，就是每個月達到一個 % 數，甚至 % 數都不用，就 0 以上就好，然後和其他市場保持無相關或負相關（也就是你賠錢也可以，但就是不要在大家賠的時候跟著賠）。
所以，策略或交易系統和你的帳戶的目標不一樣，例如，如果你的帳戶目標是一年要有 10% 績效, 例如你是業餘交易人, 所以不用保證你沒個月都要吃飯, 這可能就是你的目標 ; 如果你是職業交易人, 你可能每個月要達到一個獲利水準, 不以 % 數計, 而是以金額計, 因為你固定要出金這些錢出來吃飯和儲蓄買保險。
當你知道你的帳戶整體目標, 和你單個策略要優化最大化報酬, 最小化風險的目標相對簡單很多之後, 其實你的上下架的邏輯, 例如你不斷產生新的策略, 隨時備戰! 可以上場, 這件事情其實你就可以很簡單用 Excel 回測模擬。
所以, 你只是開出一些簡單的目標, 然後用你的策略去兜出你有沒有在這個月達到這個目標, 而不是要強求要把整個 Account 的歷史可能有的全部 Track Record 去實做出來, 我們公司也是以這樣的目標, 來反推 C-level 可以拿多少薪水, 我們應該在什麼時間需要多少客戶, 每一年技術上的目標是什麼，和大家分享。
至於說, 有沒有什麼上下架的參考依據呢, 我還是可以老生常談, 就是看策略"們"應對波動的程度, 如果整組都好，那就好，整組裡面如果幾組不好，但是相應其他組有做到輔助，那就也還好，通常來說就是看 sharpe 和 recovery period。
我之前在影片中有提到, 我傾向於弄出階梯式的組合報酬, 所以 sharpe 和 recovery period 是我主要檢驗我的整個策略是否 ok, 如果是階梯式報酬, sharpe 在月的角度基本上會比較固定, 在周的角度會有一個週期, 如果很明顯很長一段時間沒賺錢甚至賠錢, sharpe 就會在周的角度高點開始遞減, 那就整組可能會被換掉。
階梯式的組合報酬, 其實簡單來說就是我會找很多已經優化好的策略地相反適性的策略做組合, 讓他變成階梯式的, 這是 MAE/MFE 分析法很自然能得到的 (例如我 SL/TP 放在 MAE/MFE 分布的四個角落) 或是搭配不同停損和加減碼方式. 我基本上不認為聖杯是那種斜直線或指數增加的, 我個人認為的聖杯 (你也可以說是我們公司策略給過的標準, 是階梯式的) 階梯式的 Recovery Factor 大概在回測會有 8-15 在實際上場大概會有 3-5, if 用 MAE/MFE 方法去 build 整個 profolio。
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