在上篇文章『短期閒置資金該停靠美國國庫券(T-Bill)或IB活存?』中,我們示範了美國國庫券與IB活存利差的手算方式,為了方便使用,此計算方式已加到了1.2.4版的『債券庫存清單範本.xlsx』,請參考裡面的『(範本)IB國庫券利差試算』頁籤。
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全球量化交易絲路-MultiCharts、期貨、IB、CQG、AMP
在上篇文章『短期閒置資金該停靠美國國庫券(T-Bill)或IB活存?』中,我們示範了美國國庫券與IB活存利差的手算方式,為了方便使用,此計算方式已加到了1.2.4版的『債券庫存清單範本.xlsx』,請參考裡面的『(範本)IB國庫券利差試算』頁籤。
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超額保證金(閒置資金)存放在IB是會有利息的,有時候利息甚至比台灣本地銀行的美金定存還高(沒錯,以今天2023/1/11的利率水準來看,IB活存利率3.83%確實比台灣銀行的定存利率3.7%還高),但短期閒置資金或許還有更好的停靠處:美國國庫券(T-Bill)。
之前在此篇『海外期貨數據來源 (for beginner)』提到有三種歷史資料來源,其中CQG雖然CP值極高(報價品質還算不錯,歷史資料也比較可靠),但缺點是只提供尚未到期合約的歷史資料,而IB有提供最近兩三年的歷史資料,所以用IB來維護自己常用商品的歷史資料也算是個不錯的選擇。
IB大部分商品的歷史分線資料都跟CQG差不多,用相同策略回測起來績效差異都在可接受的範圍內,但CL、HO這兩個商品的歷史分線資料品質極差,很容易有肉眼就看的到的低級的錯誤。
使用CQG數據源且以Ratio來銜接連續月,當把自訂期貨名稱定義為%@HO時,如果當時有委託單,關閉MC時會不斷跳出問題(顯示傳入參數錯誤,如下圖所示),無法自動地把active委託單取消,最後解決方法是把自訂期貨名稱改為^@HO後才正常,不知道%@這個字元組合在MC跟什麼衝到,如果使用自訂期貨有異常時,可試著把名稱改一下再試試。
WFO是很普遍且方便的交易模型穩健性檢測工具,最早由Robert Pardo於1992年在其著作『Design, Testing, and Optimization of Trading Systems』內提出,作者其實是取經自機器學習的領域,把機器學習那套搬到交易模型世界,但作者為了求簡便,在作法上有點取巧,導致WFE有兩個缺點:
在前一篇『最佳化的學習曲線範例』有提過一點,IS最佳化與OOS驗證兩者必須獨立,否則會有作弊的嫌疑,如果說人工手動參數最佳化違反這個原則,那很可能會比程式自動參數最佳化還危險。
機器學習領域常會用學習曲線來檢驗一個模型的學習成效,其實這些要領也適用於交易模型的最佳化,讓最佳化的不確定性可被檢驗: