365天量化课程

Currently Playing: 365天量化金融150：回测越改越漂亮，是不是偷看了答案

━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 系统学习 · 知识星球 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 在知识星球搜「工作姐博士在读」，年费会员 2880 元／年。 三个专栏更新中： 　· 365 天量化金融 　· 入门量化 30 讲 　· 因子实验室 均含完整代码、数据、课件与专业答疑。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 回测越改越漂亮，是不是偷看了答案 | Data Snooping | D150 2. 测试集反复看，怎么变成了训练集 | Data Snooping | D150 3. 回测调参上千次，噪声也能像高手 | Data Snooping | D150 4. 留一段数据不碰，怎样检验策略 | Data Snooping | D150 5. 防数据窥探，测试集为何只看一次 | Data Snooping | D150 ### 你将学到什么 - 理解数据窥探:每一次「再试一下」都在隐性抬高检验次数,而这本账没人记 - 记住膨胀曲线的量级:短样本 + 多次尝试 = 凭空夏普;试的次数翻10 倍,噪声冠军的夏普稳定上台阶 - 会做三段式切分:train 随便折腾 / holdout 只看一次 / future 谁都不许碰 - 掌握 holdout 纪律的完整动作:train 挑冠军 → holdout 为正才放行 → 不过就不上,绝不回头改 - 理解 holdout 为什么会报废:反复用它做选择,它就变成第二个训练集,虚高幅度跟直接窥探收敛 - 知道 holdout 的边界:它是闸门不是排名器,holdout 夏普对未来的预测力很弱 - 养成记录试验次数的习惯:研究日志是把隐性窥探变回显性检验次数的唯一办法 ### 课程特色 - 真实美股/A 股数据实战 - 可运行的 Python 代码 - 华尔街从业者视角:量化研究员的核心日常 - 主战场 A 股,也讲港股/美股/加密策略 - 配套 PDF 课件、视频、Notebook 三件套 ### 适合人群 - 想从主观交易转量化的个人投资者 - 对量化投资感兴趣的金融专业学生 - 想从数据科学转向量化金融的工程师 - 希望系统学习量化方法的策略爱好者 ### 课程大纲 本节课内容概要: 1. 数据窥探:没人记账的检验次数 2. 给窥探定价:纯噪声的膨胀曲线 3. 喇叭口:账面在涨,未来不动 4. 解药:三段式切分 + 只看一次 5. holdout 的物理学:为什么只能看一次 6. 诚实边界:闸门,不是排名器 ### 配套资料 购买后你将获得: 1. 环境安装教学视频 2. 配套课件 3. Python 源代码