对主题发表评论
恕我直言(发表于 2008 年),稳健性一词有其自身的含义,当且仅当该声明还阐明了在哪些特定方面测量稳健性以及针对哪些现象对其进行暴露和测试被测模型的响应(针对什么样的干扰——类型和规模——被测模型应保持其稳健的行为,其测量值在测试之前被定义和量化)。
在任何情况下,如果没有定义这种健壮性的上下文,材料,无论是用任何粗体名称印刷,听起来——请原谅我用简单的英语说——就像公关故事,过度炒作-zine 标题或类似付费广告。
严肃的定量模型评估,如果一个人努力执行优化(关于某些定义的定量目标),则更需要对主题有更透彻的了解,而不是公理化地发布一个微不足道的“必备”命令
large-average && small-HiLo-range && small StDev
.
任何严肃的量化建模工作,如果不只是破坏深度参数空间扫描所消耗的数十万 CPU核心小时,则应在主要 TruTrading 策略子空间的任一维度中纳入严肃的参数化决策 - -
{ aSelectPOLICY, aDetectPOLICY, anActPOLICY, anAllocatePOLICY, aTerminatePOLICY }
如果不这样做,要么会削弱模型,要么会导致盲目相信,很难猜测前者或后者是否是两个 Quant 罪中更大的一个。
对引用假设的备注
该书指出,没有任何努力证明该结构,即:
The more
robust trading strategy
will have an optimization profile with a: 1. Large
average
profit 2. Small maximum-minimum
range
3. Small standard
deviation
这是对的吗?
现在请花点时间查看这个被测模型的 4D 动画视图(其可视化被缩减为四个维度,以便于视觉感知),但以上都不成立。
<aMouseRightCLICK>.openPictureOnAnotherTab to see full HiRes picture details

基于当代最先进的自适应资金管理实践,这是不正确的,无论是由于参数化不良(因此人为地将模型引入 aParamSetVectorSPACE 的相当“平利润”子空间)还是由于实施有史以来最强大的利润助推器的主要错误概念或不良实践(包括缺乏实践) - 非常资金管理模型子空间。
第 1 项变得微不足道。
与所述假设相反,第 2 项的工作是正确的。
由于上面的 1 和 2,第 3 项只能产生相反的结果。