考慮交易數量與預期的優化指標

在優化我的自動交易系統時，我發現某些組契約時增加了預期：

(AverageWin * ProfitableTradesRatio) - (AverageLoss * (1 - ProfitableTradesRatio))

減少策略進行的交易數量。

因此，儘管預期急劇增加，但在 3 年的回測期間，交易數量從 2,000 次下降到僅 40 次，這是不可接受的交易頻率。

我可以優化哪些性能指標來平衡這一點。我想在不顯著減少交易數量的情況下增加預期。

編輯：進一步的分析表明，這不僅是預期的問題，而且我正在測量的其他指標（如 Max Drawdown）也會隨著交易數量的減少而減少。

我通常可以應用什麼方法來對此進行調整？請勿將其與 SomeMetric“每筆交易”相混淆。簡單地將一個指標除以交易數量似乎不允許我優化該指標，以便我可以辨識出沒有降低交易頻率的性能增益。

如果這沒有多大意義，這裡有一些數據來說明。這是“參數”列的優化（每一行都是優化執行）。我不確定如何通過增加所說的“參數”來確定預期是否有任何有意義的增加（或最大回撤），因為交易數量會隨著每個指標而耗盡。

parameter  total trades    expectancy    expectancy per trade  max drawdown 
0          710             233.2957746   0.328585598           -1.389104131
2          640             158.53125     0.247705078           -1.799492989
4          559             129.9463327   0.232462134           -2.127999294
6          478             106.6945607   0.223210378           -1.463252512
8          402             134.6641791   0.33498552            -1.364193967
10         349             176.0601719   0.504470407           -1.196254362
12         303             134.4224422   0.443638423           -1.114376551
16         225             193.6222222   0.86054321            -0.657900215
20         181             242.3480663   1.338939593           -0.558306147
25         135             514.6296296   3.812071331           -0.493760619
30         106             47.16981132   0.44499822            -1.471772548
35         85              206           2.423529412           -1.482912119

我不知道是否值得降低這些性能收益的交易頻率。3 年內任何低於 300 次交易的交易甚至都不是可接受的交易頻率。

我認為問題不在於您優化了錯誤的標準，而在於交易策略本身。將此與檢驗假設進行比較：如果您以 1% 的 p 值拒絕，那麼所有發現中真實發現的比例為 70%（高“預期”）。如果您以 10% 的比例拒絕，那麼真正的發現比例是 40%（較低的“預期”），但您會做出更多的拒絕（“交易”）。

當然，人們更喜歡有很多拒絕和很高的“期望”，但為此您需要修改測試程序本身，而不是更改截止 p 值。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/15286