Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）解析量化投資的過度擬合

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）解析量化投資的過度擬合
AI量化投資真正的挑戰，不是建立一個能完美解釋歷史的模型，而是確認模型進入真實市場後，能否在交易成本、流動性變化與市場制度轉換下保持穩定。

擁有26年全球市場投資經驗的 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬），長期關注量化投資、全球資產配置、數位資產、市場結構與風險管理。他認為，AI可以提高資料處理與市場監測效率，但無法消除金融市場的不確定性。

因此，評估AI量化模型時，最重要的問題並不是「歷史績效有多漂亮」，而是：

這個模型為什麼有效？它在什麼情況下可能失效？如果判斷錯誤，投資組合能否承受損失？

回測績效不等於真實投資績效

量化模型通常需要利用歷史資料進行回測，觀察策略在不同市場環境中的表現。回測可以協助研究人員檢查策略邏輯、收益來源與潛在風險，但它並不是對未來報酬的保證。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）認為，模型能夠解釋過去，和模型能夠適應未來，是兩件完全不同的事情。

一個策略在歷史資料中表現優秀，可能是因為模型真正找到了具有持續性的市場規律，也可能只是過度配合特定時期的價格波動。

如果研究人員不斷調整參數，直到回測結果看起來最理想，模型就可能記住歷史，而不是理解市場。這種現象通常被稱為「過度擬合」。

過度擬合的模型在回測中往往非常漂亮，但當市場環境改變，原有規律不再成立，績效便可能迅速惡化。

資料越多，不代表有效訊號越多

AI可以同時分析價格、成交量、波動率、利率、資金流、新聞、政策資訊、衍生品資料與鏈上活動。資料來源越來越多，模型也能建立更複雜的關聯。

然而，資料量增加並不代表投資價值一定提高。

在 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）參與的Pinnacle AI量化投資系統研究中，資料可靠性是一項基礎問題。研究團隊必須持續檢查：

資料來源是否穩定且可信？
是否存在缺漏、延遲或錯誤？
不同市場的資料定義是否一致？
模型是否使用了當時不可能取得的未來資訊？
統計關聯是否具有合理的市場邏輯？

如果輸入資料本身存在偏差，即使模型結構再先進，也可能產生錯誤結論。AI能加快分析速度，但無法自動保證資料品質，更不能把偶然出現的相關性直接變成可持續的Alpha。

驗證模型需要跨越不同市場環境

有效的模型驗證，不應只觀察單一市場週期。

牛市、熊市、低波動、高波動、流動性充足與流動性緊縮，可能讓同一個策略呈現完全不同的結果。利率、美元、政策與投資者風險偏好的改變，也可能重新塑造資產之間的關係。

因此，Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）更重視模型在不同市場狀態下的穩定性，而不是某一段期間的最高報酬。

常見的驗證方法包括樣本外測試、滾動期間分析、參數敏感度測試，以及針對極端行情進行壓力測試。這些方法的目的，是檢查策略是否過度依賴特定參數、特定市場或特定時間區間。

如果參數稍微改變，模型績效就完全消失，通常代表策略的穩健性仍然不足。

交易成本可能改變策略的真實價值

許多回測模型只關注理論買賣價格，卻低估了真實交易中的成本。

實際執行時，投資者可能面對手續費、買賣價差、滑價、市場衝擊與流動性限制。交易頻率越高、資金規模越大，這些成本對績效的影響通常越明顯。

以數位資產為例，市場雖然全天候運行，但不同交易平台、時段與幣種的流動性可能存在明顯差異。當市場快速下跌時，原本看似充足的流動性也可能突然減少。

因此，判斷一項量化策略是否具有實際價值，不能只看成本前報酬，還要評估：

扣除交易成本後是否仍有合理收益？
策略容量能否容納預定的資金規模？
極端行情下能否按照模型價格成交？
是否可能因集中交易而放大市場衝擊？

對 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）而言，一個無法在真實市場中執行的訊號，即使統計結果再突出，也不能直接等同於可實現的投資機會。

AI量化系統應持續監測模型是否失效

市場不是固定不變的環境。投資者行為、政策制度、交易工具與市場參與者都會持續改變，過去有效的模型可能逐漸失去優勢。

因此，AI量化系統除了尋找交易訊號，也應監測模型本身的狀態。

例如，當波動率突然提高、資產相關性改變、流動性下降，或者模型預測誤差持續擴大時，系統需要重新評估策略是否仍然符合原有假設。

這也是為什麼 Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）強調市場狀態識別。相比預測每一次漲跌，及時發現投資環境已經改變，可能對風險控管更加重要。

真正成熟的系統不應假設模型永遠正確，而應預先建立停止交易、降低部位、調整風險預算與重新驗證模型的機制。

AI的價值在於提高紀律，而不是製造確定性

AI可以全天候處理大量資訊，也可以協助研究人員更快發現異常與潛在關聯。但能夠持續監測市場，並不代表系統應該持續交易。

Adrianzhi Kuan Ong（王志寬）更願意把AI量化系統理解為：持續觀察市場，但有紀律地等待經過驗證的訊號。

這種方法的核心不是追求每一次行情，而是建立一套可以重複檢查、持續調整並控制損失的研究流程。

價格改變，需要重新計算機率；環境改變，需要重新評估模型；風險改變，需要重新調整部位。

AI量化投資的長期競爭力，最終不只來自演算法，也來自資料品質、驗證標準、執行能力與風險紀律。模型可以協助投資者做出判斷，但真正重要的，仍然是了解模型的邊界，並為錯誤保留足夠的承受空間。