365天量化课程

Currently Playing: 365天量化金融146：滚动验证策略，多久调一次参数

━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 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. 滚动验证策略，多久调一次参数 | Walk-Forward | D146 2. 参数调得越勤，策略就越好吗 | Walk-Forward | D146 3. 滚动回测，先对齐样本外起点 | Walk-Forward | D146 4. 训练看几年，验证成绩为何会变 | Walk-Forward | D146 5. 不挑参数的组合，才是调参对照组 | Walk-Forward | D146 ### 你将学到什么 - 理解滚动前进验证在模拟什么:每次只用当时看得到的数据挑参数,然后拿去走一段真实的样本外 - 会区分锚定窗口和滚动窗口:一个是数据越用越多,一个是只看最近这几年 - 知道样本外起点必须对所有配置统一,否则不同配置比的根本不是同一段行情 - 拿到一组实测能用的配置:2 年窗口 / 24 个月再训 / 滚动,14 只里 9 只跑赢不挑参数 - 会给自己的策略设一条基准线:干脆不挑参数、整个网格等权持有,能跑赢它才算挑参数有价值 - 理解再训频率的机制:再训越频繁越容易追着噪声换参数 - 学会识别「中位数的中位数」造出来的假差距:聚合有差距不等于逐标的有差距 ### 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. 滚动前进验证在模拟什么 2. 三个要选的参数 3. 最关键的一行代码：统一样本外起点 4. 一条必须设的基准线 5. 三个参数各自的影响，以及背后的机制 6. 边界：聚合有差距，不等于逐标的有差距 ### 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