In recent years, automated trading EAs have become increasingly popular. Let’s explore their appeal, functions, and some of the associated issues.
Introduction
What is an Automated Trading EA?
An automated trading EA (Expert Advisor) is a program that executes trades automatically based on specific algorithms. As a tool for efficient trading, it is widely used by many traders.
A Metaphor for Overfitting (Excessive Optimization)
The term “overfitting” might sound a bit complicated, but imagine a student who perfectly memorizes past exam questions. This student excels with previous tests but struggles with new questions because they only memorized answers without truly understanding the concepts or skills required.
A More Technical Explanation of Overfitting
Overfitting refers to when a trading algorithm is excessively optimized for past data. As a result, its ability to adapt to unknown future data or changing markets declines. In practice, this means the strategy performs well on historical data but fails to keep up with new market movements.
Risks of Excessive Optimization
Such over-optimized algorithms not only increase the risk of unexpected large losses, but also may underperform in real trading environments.
Solutions to Prevent Over-Optimization
To address over-optimization, one effective solution is to evaluate algorithm performance using out-of-sample data. Additionally, maintaining a simple model design helps avoid excessive fitting to past data.
This article serves as a guide to help you understand issues like overfitting and excessive optimization when using automated trading EAs, and to provide solutions. With the right knowledge and approach, you can achieve more effective automated trading.
What is Overfitting?
In this section, we will define overfitting (or excessive optimization) and examine its causes, aiming for a clear understanding of the problem.
Definition and Basic Explanation
Overfitting occurs when a model becomes too closely adapted to its training data. As a result, models like automated trading EAs may perform extremely well on past data, but fail to maintain performance on new data or under different market conditions. In other words, the model learns not only genuine patterns but also noise and random fluctuations from past data.
Why Does Overfitting Happen?
Overfitting mainly happens for the following reasons:
- Insufficient Data: When there isn’t enough data, the model relies too heavily on the limited data available.
- Model Complexity: Very complex models or those with too many parameters tend to fit the training data too closely.
- Presence of Noise: Sometimes, the model mistakes noise or random patterns in the data as important features.
By understanding these causes, you can choose the right data collection, model selection, and preprocessing methods to reduce the risk of overfitting.
Manifestations of Over-Optimization
Over-optimization is a common pitfall that many traders and developers fall into without realizing it. But how does it manifest? In this section, we will look at its specific signs and the problems that come with them.
Strategies Over-Tuned to Data
When developing an automated trading EA, strategies and algorithms are often adjusted based on historical data. If this adjustment goes too far, you end up with a strategy that is overly optimized for a specific data set. Such strategies may show high profits on past data, but are more likely to behave unpredictably in new market environments or under different conditions.
Discrepancy Between Backtest and Real Trading
Another clear sign of over-optimization is a large gap between backtesting results (using historical data) and actual trading results. For example, an EA that shows extremely high win rates and profits in backtests may start experiencing unexpected losses when used in live trading. This is because it relied too much on past data, without accounting for real market fluctuations and future uncertainty.
Cara Mengelakkan Over-Optimisation
One of the biggest challenges in automated trading EAs is avoiding over-optimisation. If a strategy is over-optimised, its real-world performance is likely to suffer. Here are some techniques to help you build robust strategies and avoid over-optimisation.
Gunakan Ujian Luar Sampel
Ujian luar sampel bermaksud menilai prestasi strategi menggunakan set data yang tidak digunakan semasa pembangunan. Ini membantu menentukan sejauh mana strategi dapat mengendalikan data baru yang tidak pernah dilihat. Melaksanakan ujian ini dapat mengurangkan risiko over-optimisation secara ketara.
Kurangkan Bilangan Parameter
Kepelbagaian strategi tercermin dalam berapa banyak parameter yang dimilikinya. Strategi dengan banyak parameter lebih cenderung kepada over-optimisation. Dengan mengekalkan strategi anda ringkas dan mengehadkan bilangan parameter, anda dapat meningkatkan keupayaan strategi tersebut untuk mengendalikan perubahan pasaran yang tidak dijangka.
Amalkan Strategi Tangguh
Strategi tangguh adalah strategi yang menunjukkan prestasi stabil merentas pelbagai keadaan pasaran dan set data. Dengan mengamalkan strategi tangguh, anda boleh menjangka keputusan yang lebih konsisten dalam persekitaran pasaran yang berbeza.
Penilaian Silang dalam Aliran Kerja
Penilaian silang melibatkan pemecahan set data anda menjadi beberapa subset, menggunakan satu sebagai data ujian dan yang lain sebagai data latihan. Mengulangi proses ini membantu menilai kebolehan strategi anda dan merupakan cara penting untuk mengelakkan over-optimisation.
Cara Mengenalpasti Tanda-tanda Overfitting
Apabila menggunakan EA perdagangan automatik, penting untuk mengenalpasti tanda-tanda awal overfitting. Jika overfitting berlaku, algoritma mungkin berprestasi baik pada data sejarah tetapi gagal memberikan hasil dalam perdagangan langsung. Berikut adalah beberapa tanda penting yang perlu diperhatikan:
Pergerakan Prestasi Mendadak
Jika strategi terlampau disesuaikan, anda sering akan melihat jurang besar antara keputusan backtest dan perdagangan masa nyata. Terutamanya, jika backtest menunjukkan keuntungan tinggi tetapi perdagangan sebenar menghasilkan kerugian tidak dijangka, bersikap berhati-hati.
Respons Lemah terhadap Data Tidak Dikenali
Strategi overfitted cenderung tidak berprestasi baik dengan data baru atau tren pasaran yang berubah, kerana ia terlalu terhad kepada pola masa lalu. Jika keputusan perdagangan langsung menjadi lebih buruk di pasaran baru atau tidak dikenali, anggap ini sebagai tanda amaran.
Sensitiviti Ekstrem terhadap Perubahan Parameter Kecil
Jika perubahan kecil pada parameter strategi menyebabkan perubahan dramatik dalam keputusan perdagangan, itu boleh menjadi tanda overfitting. Strategi yang sihat sepatutnya tahan terhadap penyesuaian parameter kecil.
Contoh Sebenar dan Kajian Kes
Terdapat banyak contoh dalam dunia EA perdagangan automatik di mana orang telah terperangkap dalam perangkap overfitting. Sebaliknya, terdapat juga banyak kisah kejayaan strategi yang telah dioptimumkan dengan betul. Kajian kes berikut menggambarkan kedua-dua bahaya overfitting dan kepentingan mengelakkannya.
Kes Overfitting
XYZ Trading Firm membangunkan algoritma sendiri menggunakan data masa lalu selama lima tahun. Keputusan backtest sangat mengagumkan, merekod pulangan tahunan lebih daripada 50%. Walau bagaimanapun, setelah mereka memulakan perdagangan langsung, algoritma bereaksi berlebihan terhadap perubahan pasaran kecil dan mengalami kerugian yang ketara. Analisis kemudian menunjukkan bahawa algoritma tersebut telah dioptimumkan secara berlebihan untuk beberapa keadaan pasaran sejarah tertentu.
Kisah Kejayaan dengan Optimisation yang Betul
Sebaliknya, ABC Trading Group mengambil pendekatan yang berbeza. Semasa melatih algoritma mereka, mereka menahan sebahagian data sejarah dan menggunakannya hanya untuk penilaian prestasi akhir. Akibatnya, EA perdagangan automatik mereka mencapai keuntungan stabil bukan sahaja dalam ujian balik tetapi juga dalam perdagangan langsung.
Kesimpulan
Dengan evolusi EA perdagangan automatik, automasi dan optimisasi perdagangan telah berkembang dengan pantas. Walau bagaimanapun, di sebalik kemudahan dan kecekapan teknologi ini terdapat satu kelemahan utama: overfitting. Overfitting bermaksud strategi menjadi terlalu terikat kepada data masa lalu, menjadikannya tidak mampu mengendalikan data masa depan. Walaupun tahap kecil overfitting boleh secara langsung meningkatkan risiko perdagangan.
Ia penting untuk memahami sepenuhnya risiko ini dan mendekati perdagangan automatik dengan kaedah dan berhati-hati yang betul. Pasaran sentiasa berubah, jadi bukannya bergantung semata-mata kepada data masa lalu, anda harus membina strategi yang dapat meramalkan dan menyesuaikan diri dengan perubahan masa depan.
Akhirnya, melaksanakan dan menjalankan EA perdagangan automatik memerlukan kesedaran berterusan terhadap risiko overfitting serta menerapkan pengetahuan dan kaedah yang tepat. Dengan melakukan demikian, anda dapat memaksimumkan manfaat teknologi sambil mengelakkan risiko yang tidak perlu.
