参数稳定性（高原）

高原检验究竟在看什么

一次参数扫描会为每组配置产出一个结果：回看长度、阈值、止损距离等等。优化器留下目标函数值最高的那组配置。参数稳定性对同一张网格提出的是另一个问题：那位冠军紧邻的邻居们怎么样——每次只在一个维度上挪一步？

可能出现三种形状。高原，是指邻居表现几乎和选中点一样好的一片区域。斜坡，是指结果朝某个方向稳步劣化的区域，通常意味着扫描停在了取值范围的边缘。尖峰，则是指选中点的邻居明显差得多：这条规则只在那几个精确取值上有效。

• 比较使用的是和扫描相同的目标函数（每笔期望、SQN 或每笔夏普），所以在一个目标上是高原，换个目标未必还是高原。
• 只比较网格上相邻的那一步。网格太粗会把两步之间的窄尖峰藏起来；网格太细则可能把一片平坦曲面上的噪声显示成高原。
• 稳定性是曲面的性质，不是策略的合格证。一片全是亏损配置的平坦曲面，依然是一条亏钱的规则。

为什么尖峰被当作假象

市场不会尊重某个回看长度的精确数值。波动率、时段结构和合约换月都会改变那些让某个参数取值成为最优的条件。如果阈值挪动一步结果就崩掉，那市场自己就会造出这一步。高原能容忍这种挪动，尖峰不能。这正是为什么高原形状被读作「规则抓到的是一种行为，而不是样本的一次巧合」的证据。

在 Senzoukria 里

桌面端的回测面板在一次扫描或前推运行之后，会显示一张名为「参数稳定性」的图。它把选中的配置和网格上紧邻它的配置画在一起，把形状标注为高原、斜坡或尖峰，并给出邻居的中位数占选中成绩的百分比。这张图的帮助文字把规则说得很直白：邻居表现几乎一样好的高原，才是真优势的样子；尖峰是假象。当没有跑过扫描时，图会报告「没有东西可以和选中的配置作比较」。

该面板同样会给参数网格设上限，并警告每多一种组合，就是在同一批数据里多抽一次签。稳定性、紧缩夏普比率和回测过拟合概率，是对同一次扫描的三种互补读法。

常见错误

• 只看选中的那个点，而无视扫描本来就已经算好的那些邻居。
• 不断扩大网格直到出现高原为止——这改变了试验次数，反而放大了选择偏差。
• 把样本内数据上的高原当成样本外结果。那个独立的问题由前推分析的各个切片来回答。
• 一次扫描多个参数，却只读某一个维度上的高原，而另一个维度其实正坐在尖峰上。