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@雪球工程师1号 说: 其他领域,在做机器学习时,封闭测试封闭训练只会导致过拟合,那量化投资时如何避免这个问题,训练和测试样本从何而来

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首先设计者一定要认识到过度拟合是一个致命问题,不能自我麻醉。切记、切记、切记,重要的事情说三遍。

在这个大前提下减少过度拟合问题对工作的影响。几个大原则:

1、靠策略逻辑赚钱,而不是靠纯统计结果赚钱。

2、主要利用量化投资对纪律性和效率的优势,而不是纯数据挖掘的优势。

2、不做过度的参数优化。对于同一策略,为了获得均衡的收益以及控制回撤,选取多组都有效的参数组成复合策略。

3、 通过多策略、多市场、多品种、多时间维度减少对单一投资idea的依赖。这也减少了自己自我麻醉的可能性:选择越少,越容易骗自己说手头的某一个idea稳赚不赔。