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量化交易之样本含量与样本外测试

发表时间:2018-01-24 09:38
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量化交易之样本含量与样本外测试 样本含量 降低数据迁就偏差的最基本方法是,按照要优化的自由参数个数,使用足够多的回测数据。根据经验规则,通常假定优化参数所需的数据点

  量化交易之样本含量与样本外测试
 

  样本含量
 

  降低数据迁就偏差的最基本方法是,按照要优化的自由参数个数,使用足够多的回测数据。根据经验规则,通常假定优化参数所需的数据点个数,是模型中自由参数个数的252倍。例如,回测三参数的当曰交易模型,至少要用三年的日价格数据。如果是分钟交易模型,则至少需要7个月的分钟数据(每天交易分钟数6.5X60=390)。注意,如果是一个日交易模型并且有了7个月的分钟数据点,实际上也只有7X21=147个有效数据,要回测三参数模型是不够的。

量化交易之样本含量与样本外测试

  样本外测试
 

  将历史数据根据时间先后分为两段,后一段数据用于样本外测试。构建模型时,参数优化和定性选择使用前一段数据(称为“训练集”),所得模型的测试使用后一段数据。在理想情况下,基于训练集的最优参数和决策,对于测试集也是最优的,不过实际上很难做到这一点。但测试集上的业绩起码要合理。否则,模型就存在数据迁就偏差,需要进一步简化并减少参数。

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