Re: [問題] 風險值測試 ?
※ 引述《liton (歐吉桑留學生)》之銘言：
: 標題: Re: [問題] 風險值測試 ?
: 時間: Thu Apr 12 21:50:56 2007
: ※ 引述《Sargent001 (KKK)》之銘言：
: : 請問版上各位先進!
: : 對於風險值的估計結果,通常會使用前向與回溯兩種方試進行模型效率檢定.
: : 我目前已經知道一種檢驗方式,就是將資料分成兩段,例如將1000天分成750天
: : 與250天,之後以前段750天估計的風險值與第751天進行比較,檢驗第751天的
: : 實際損益是否超過利用前750天資料所估計的風險值,並藉由移動試窗方式繼
: : 續比較第752天.753天......第1000天.最後計算全部被穿越的次數.
: : 以上的方法我不確定是前向(forward)或回溯(back),另外,我主要想請教的是
: : 到底另一個驗證方法如何進行??? 小弟駑鈍,煩請各位神人解答!!!!!!!!!!!
: : thanks~ Good Luck !!!
: 我個人看法是這是forward
: 假設今天是第1000天
: 每750天就是一個in-sample period
: 也就是測試要使用哪個變數 以及該變數的參數為何
: 那麼每個第750天的moving window就是test period
: 這是在測模型穩定度的
: 也就是forward法 也就是implementation validation
: 至於back法 主要是變數與參數固定後所測得到的穿透次數
: 這是在檢查模型的預測能力哪邊出問題的 也就是on-going validation
:
: 以上僅供參考
: --
: ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
: ◆ From: 61.224.135.122
: ※ 編輯: liton 來自: 61.224.135.122 (04/12 21:55)
: → Sargent001:那 back test 要如何進行 ? 可舉例說明 ? 04/13 00:00
我覺得你的問題是沒有把整個流程給弄清楚
風控模型可分成兩個階段
一開始的時候 你只會有原始模型 例如說一條方程式 或是一條回歸式
原始模型中有些是參數不知道 有些甚至是要在上百個變數中找出最佳的兩三個變數
例如Y=alpha*X
其中Y n*1
X n*K
而K你設定為5
但是你要從100個變數中找出讓RSS的5個變數
這時候會用in-sample data去求出最適解
以你的例子而言
你總共進行了250次的moving windows
假設你要求出最佳的參數 使得這250數值的平均風險值不得超過某個值
你用線性規劃求出之後
會設到你的參數裡面
設好參數之後
你便會去觀察這個方程式的預測效力是否真的如你所料
那麼你會觀測第1001天~~~1250天的realized value和forecasted value的差距
這便是backtesting
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我是建議你把整個風控流程或是in-sample和out-of-sample的觀念仔細想一想
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 59.117.109.67
推
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