近年，自動交易EA的普及正在推進。讓我們來探討其魅力、角色以及相關的問題點。
前言
什麼是自動交易EA？
自動交易EA（Expert Advisor）是一種根據特定演算法自動執行交易的程式。作為實現高效交易的工具，已被眾多交易者使用。
過度擬合（過度最佳化）的比喻說明
雖然「過度擬合」這個詞可能會讓人感到有點難以理解，但請想像一位把過去的試驗問題完美背誦的學生。這位學生對過去的題目很強，但對新題目很弱。因為他只是單純背誦過去的題目，並未真正掌握知識與技能。
過度擬合的具體說明
過度擬合是指交易演算法對過去資料過度最佳化的現象。結果導致其對未來未知資料或市場變動的應對能力下降。具體而言，雖然能完美應對過去的市場走勢，卻無法適應新的市場變動。
過度最佳化的風險
這類過度最佳化的演算法不僅會增加意外巨額虧損的風險，亦可能導致在實際交易環境中的表現下降。
防止過度最佳化的解決方案
為了解決過度最佳化的問題，可考慮使用out‑of‑sample data來評估演算法的效能。此外，保持模型簡潔，避免過度擬合的設計亦相當重要。
本文旨在提供一份指南，協助使用自動交易EA時了解過度擬合與過度最佳化等問題，並採取適當的因應措施。擁有正確的知識與對策，將能實現更有效的自動交易。
過度擬合是什麼
過度擬合，或者說過度的最佳化是什麼，本節將深入探討其定義與原因，旨在了解這個問題。
定義與基本說明
過度擬合是指模型過度適應訓練資料。結果是，自動売買EA 等模型雖然在過去的資料上具有非常高的準確度，但在新資料或不同的市場條件下無法發揮足夠的表現。換句話說，模型甚至學習了過去資料的噪音或偶發的模式。
為什麼會發生過度擬合
過度擬合主要因以下原因發生：
- 資料不足: 當資料量不足時，模型會過度依賴可用的有限資料。
- 模型的複雜度:非常複雜的模型或擁有許多參數的模型傾向於過度擬合訓練資料。
- 噪音存在: 資料中包含的噪音或偶發模式，模型可能會將其學習為本質特徵。
了解這些原因後，可選擇適當的資料收集、模型選擇以及前處理方法，以降低過度擬合的風險。
過度最佳化的表現
過度最佳化，是許多交易者與開發者在無意識中會犯的陷阱。然而，它會以什麼樣的表現出現呢？本節將探討其具體的表現以及隨之而來的問題點。
根據資料過度調整的策略
在開發自動交易EA時，通常會根據過去的資料調整策略與演算法。然而，若這種調整過度的話，特定的資料集只會對該資料集極端最佳化的策略會產生。此類策略雖在過去資料中顯示高收益，但在新的市場環境或不同條件下，出現意外走勢的可能性會提升。
測試期間與實際交易期間結果的差異
過度最佳化的另一個明顯表現，是回測（使用過去資料的測試）結果與實際交易結果之間的巨大差異。例如，即使在回測中顯示極高勝率與收益的EA，實際開始交易時也可能持續出現意外的虧損。這是因為未考慮實際市場的變動與未來的不確定性，過度依賴過去資料所致。
避免過度最佳化的方法
自動交易EA的最大挑戰之一是避免過度最佳化。陷入過度最佳化時，實時市場的表現可能會下降。因此，以下介紹幾種避免過度最佳化、建立穩健策略的方法。
引入樣本外測試
樣本外測試是指使用在策略開發時未使用的資料集來評估策略績效的方法。藉此可評估策略對未知資料的抗性。導入此測試可大幅降低過度最佳化的風險。
將參數數量維持在最小
策略的複雜度亦由參數數量顯示。擁有大量參數的策略往往增加過度最佳化的風險。採用簡單的策略，將參數數量維持在最小，可提升對未知市場波動的抗性。
採用穩健策略
穩健策略是指在各種市場條件與資料集下仍能展現穩定績效的策略。採用此類策略，可在不同市場環境中期待一致的結果。
工作流程中的交叉驗證
交叉驗證是將資料集分割為多個子集，將其中一個子集作為測試資料，其餘作為訓練資料的做法。透過重複此過程，可評估策略的通用性，成為避免過度最佳化的重要方法。
辨識過度擬合徵兆的方法
在使用自動交易EA時，過度擬合的徵兆能夠早期辨識極為重要。若發生過度擬合，演算法雖對過去資料具高度適應性，但在實際交易環境中可能無法發揮其效能。以下列出幾項辨識過度擬合初期徵兆的要點。
績效劇烈波動
若策略過度擬合，回測結果與即時交易結果常出現巨大落差。尤其是回測顯示極高獲利，卻在實際交易中出現意外損失的情況，需要特別留意。
對未知資料的反應不佳
過度擬合的策略對未知資料或市場新動向的適應能力較低。這是因為策略僅針對過去特定資料模式進行最佳化。若在未知資料或新市場環境下的交易結果惡化，應視為過度擬合的徵兆。
對參數微小變動的過度反應
若僅稍微調整策略參數，交易結果卻大幅變化，可能是過度擬合的訊號。健全的策略應對參數的微小變動保持韌性。
實際案例與個案研究
自動交易EA的領域中，存在許多陷入Ōbāfittingu陷阱的案例。另一方面，也有許多採用適當優化策略而取得成功的例子。以下將以這些具體的個案研究為基礎，探討Ōbāfittingu的危險性以及避免它的方法之重要性。
陷入過度擬合的例子
XYZ Toreedingu Farm以過去五年的資料為基礎開發了自有演算法。回測結果驚人，年回報率超過50%。然而，當實際開始交易時，演算法對市場微小波動也會過度反應，導致意外的大額虧損。後續分析發現，他們的演算法過度優化於特定時期的市場走勢。
正確優化的成功案例
另一方面，ABC Toreedingu Gurūpu採用了不同的做法。他們在使用過去資料訓練演算法時，將部分資料隱藏起來，並以這些資料作為最終性能評估。結果顯示，他們的自動交易EA不僅在回測時表現優異，實際交易中也能獲得穩定的收益。
最後
隨著自動交易EA的進化，交易的自動化與最佳化正迅速推進。然而，在這項技術的便利性與效率背後，隱藏著一個名為「過度擬合」的重大陷阱。過度擬合指的是過度適應過去資料，導致無法應對未來資料的現象。而且，即使程度微小，過度擬合也可能直接關聯到交易風險。
充分了解此風險，並以適當的方法與謹慎的態度執行自動交易是極為重要的。市場始終在變動，不能僅依賴過去資料，而需預測未來變化，建立能靈活因應的策略。
最終而言，導入與運用自動交易EA時必須時刻留意過度擬合的風險，並以正確的知識與方法應對。如此即可在最大化技術效益的同時，避免不必要的風險。
