假如,有这样一个量化模型,无论是在训练数据上还是盲测数据上还是在新的实盘交易数据上,均可以在0.05的显著下拒绝模型无效的假设,那么,我们有必要认为,在95以上的概率上,这个量化模型背后存在一种共同的影响因子能够较大的影响市场的短期走势,尽管,这个影响因子到底是什么我们不知道,但只要这个因子在,这个量化模型就仍然有效。因为我们不知道这个因子是什么,所以我们更加不可能直接的发现这个因子是否已经变化了,我们仍然只能通过这个量化模型的之后的表现来间接预测。如果量化模型一直在0.05的显著下拒绝无效的假设,那么可以认为这个因子仍然存在,如果无法拒绝了,则可以认为这个因子可能消失了或者至少没以前那么重要了
通过上段分析,可以看出时间对于模型有效性的重要性。我想这也是高频交易开始流行一个很重要的原因。因为高频交易的模型,训练和盲测所需要的时间周期很短,那么模型背后的那个影响因素仍然存在的概率很高,而低频交易,训练和盲测所需要的时间可能需要半年甚至更长时间,很可能那个影响因素已经变化了。
不知不觉,写了这么多了,回头看,尽管为了这篇文章做了几天的准备,以至于这几天梦里都是概率的事,仍然写的非常混乱,有看不明白的朋友请留言我会一一解释。我本人并不是数学专业的,对于概率也仅仅是个人的片面理解,概率如何应用到金融交易中,目前市面上的书几乎没有,我是一本都没有找到,以上所写全部为个人的一次尝试,肯定有不少错误的地方,欢迎大家猛拍。