Миф об оптимизации 16

Чтобы понять, почему наихудшая оценка результативности на пред­шествующем периоде точно предсказывает будущую результативность (набор параметров продолжает давать плохие результаты), в то время как другие оценки результативности, по-видимому, имеют мало пред­сказательного значения, мы исследуем оценку результативности, осно­ванную на значениях параметров. В табл. 20.16 показаны результаты наборов параметров, перечисленные в порядке возрастания значения самого параметра (а не в порядке возрастания результативности за про­шедший восьмилетний период, как это было в табл. 20.15).

Как видно из табл. 20.16, на каждом из тестовых периодов наихуд­шую результативность показал один и тот же набор параметров! Этот набор параметров с постоянной наихудшей результативностью распо­лагается на одном из концов протестированного диапазона наборов па­раметров: N = 20.

Хотя N = 20 — наиболее чувствительное из протестированных зна­чений наборов параметров — постоянно приводит к наихудшей резуль­тативности (когда применяется к портфелю), другие протестированные значения (от N = 30 до N = 100) ведут себя не так стабильно. Обрати­те внимание на то, что набор параметров N = 80 показал невероятно высокий средний ранг 1,3. Однако средние ранги двух соседних зна­чений N (6,7 и 3,3) подразумевают, что звездная результативность зна­чения N = 80, скорее всего, была статистической случайностью. Как уже объяснялось ранее в этой главе, недостаточная устойчивость к из­менению параметра предполагает, что прошлая превосходная резуль­тативность данного параметра, вероятно, отражает лишь своеобразие тестируемых исторических данных, а не ту модель, которая будет по­вторяться в будущем.

Таблица 20.15.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ПОРТФЕЛЬ):

РАНГИ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ НА ДВУХГОДИЧНЫХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ ПО СРАВНЕНИЮ С РАНГАМИ НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ