EA 的交易效果與其 參數設定 息息相關。不同的市場條件可能需要不同的參數組合,因此交易者應該進行適當的調整與優化。
參數調整與優化方式
1. 測試不同技術指標參數
例如:改變移動平均線的時間週期(50 日改為 100 日),測試交易結果的變化。
2. 調整交易頻率
測試 EA 在不同時間週期內的交易表現,例如:
- 高頻交易(Scalping EA):適用於 1 分鐘或 5 分鐘圖表。
- 趨勢交易(Trend-following EA):適用於 4 小時或日線圖表。
3. 動態止損與止盈
測試固定止損 vs. 追蹤止損(Trailing Stop),找出最適合當前市場的風控方式。
如何避免過度優化(Overfitting)導致的回測假象
過度優化(Overfitting)指的是 EA 參數過度貼合歷史數據,導致在未來市場中表現不佳。為了避免這種情況,可以採用以下方法:
1. 使用多段歷史數據回測:
測試 EA 在不同時間段(如 2015-2019 年 vs. 2020-2024 年)的表現,確保策略不只是適用於特定時期。
2. 避免使用過多變數調整:
只優化幾個核心參數(如均線長度、止損點數),避免過多細節導致 EA 變得過度複雜。
3. 進行前瞻測試(Forward Testing):
先回測一段歷史數據,然後讓 EA 在 完全未測試過的數據(如最新 6 個月)上驗證其有效性。