当前位置: 首页 > news >正文

回测本身就是一种过度拟合?

这也许是一个絮絮叨叨的专题,跟大伙儿唠一唠量化相关的小问题,有感而发写到哪算哪,这是第一期,先唠个10块钱的~

前段时间在某乎上看到这样一个问题『您怎么理解回测本身就是一种过度拟合?』

图片

个人看来,回测本身是一个中性的量化工具,就像菜刀一样,既可以切菜切肉做出佳肴,也可以砍人砍物做出恶事,关键是看握在谁的手里。

回测一般是用来验证投资策略的有效性,把根据策略思路产生的交易放在历史数据当中检验,看最终是否达到预期当中的结果,如果在历史数据当中都没有良好的表现,估计在未来的实盘中够呛。

让回测出现过拟合现象,如果不是因为纯粹的无知,那就是因为人心的“贪婪”,很多人更倾向于相信更满意更美妙的回测结果,追求更高的收益率、盈亏比、夏普率和更低的回撤,而漠视这背后的风险,例如数据错误、幸存者偏差、参数孤岛等。

试想,一个策略有3个参数,每个参数有10个可选值,那这个策略就有1000条路径走向,现实当中可选值和路径走向会更多,只要你不停地优化探寻,总会摸到一条看起来非常美妙的幽径,在回测当中取得亮眼的绩效,这条风景旖旎的幽径是人性选出来,如果终点是悬崖峭壁,别忘记回测还曾告诉过你另外的999条路预示着今天的坎坷。

图片

这就是咱们常说的“过度拟合”,捣蛋程度仅次于“未来函数”,上面说的是参数细节层面的过度拟合,还有宏观框架上的过度拟合也顺道儿提一嘴。

只要看的策略源码多了,什么奇怪的鸟都会碰到,以前拿到过一个策略,兄弟(不是上次年化收益577倍的那个哈)发来的回测曲线也非常漂亮,琢磨了很久,没有发现未来函数、偷价、低滑点那些,最终发现还是过拟合的锅,还是比较宏观的那种。

咋回事儿呢?是多空条件不对称,以及人为筛选品种造成的。

在源码里面,做多开仓要多重过滤,就跟公W员上岸百里挑一那样,做空开仓呢,就跟进超市买可乐一样,有72小时阴性就行,这种开空容易开多难的策略架构,搭配上近期总体趋势下跌的品种组合,收益曲线能不亮眼嘛。

所以啊,将来再碰上这种情况,要么把K线图翻转过来,或者把多空条件对调回来,看看策略怎么表现,要不然上了实盘,行情一旦翻转,就不要哭天抹泪了。

有的时候,冗余复杂的过滤条件跟过度优化参数一样可怕~

相关文章:

回测本身就是一种过度拟合?

这也许是一个絮絮叨叨的专题,跟大伙儿唠一唠量化相关的小问题,有感而发写到哪算哪,这是第一期,先唠个10块钱的~ 前段时间在某乎上看到这样一个问题『您怎么理解回测本身就是一种过度拟合?』 个人看来,回测本…...

什么是Arduino?

Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台,由欧洲的一个开发团队于2005年冬季开发。以下是关于Arduino的详细介绍: 一、基本概述 定义:Arduino是一个基于开放源代码的软硬件平台,它让电子设计更加简单快捷。通过Arduin…...

【机器学习基础】Scikit-learn主要用法

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科,通过算法和模型让计算机从数据中学习,进行模型训练和优化,做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言,…...

python-素数回文数的个数(赛氪OJ)

[题目描述] 求 11 到 n 之间(包括 n),既是素数又是回文数的整数有多少个。输入: 一个大于 11 小于 10000 的整数 n。输出: 11 到 n 之间的素数回文数个数。样例输入1 23 样例输出1 1 提示: 回文数指左右对…...

OCC 网格化(二)-网格划分算法

目录 一、概述 二、详解 1. 线性偏转 (Linear Deflection) 2. 角偏转 (Angular Deflection) 三、示例 3.1 示例1 3.2 示例2 一、概述 在 Open CASCADE Technology (OCC) 中默认的网格划分算法BRepMesh_IncrementalMesh有两个主要的选项来定义三角剖分—线性和角偏转。 …...

pyecharts模块

PyEcharts 一个基于ECharts库的Python封装库,它使得开发者可以方便地在Python环境中创建交互式的图表,包括折线图、柱状图、饼图、地图等多种可视化效果。 优点: 易用性:PyEcharts提供了简单易懂的API,通过链式调用…...

深⼊理解指针(3)

1. 字符指针变量 2. 数组指针变量 3. ⼆维数组传参的本质 4. 函数指针变量 5. 函数指针数组 6. 转移表 1. 字符指针变量 在指针的类型中我们知道有⼀种指针类型为字符指针 ⼀般使⽤: char* 这两种方式都是把字符串中的首字符的地址赋值给pc。 在这串代码中 str1内容的地…...

黑马头条vue2.0项目实战(四)——首页—文章列表

目录 1. 头部导航栏 1.1 页面布局 1.2 样式调整中遇到的问题 2. 频道列表 2.1 页面布局 2.2 样式调整 2.3 展示频道列表 3. 文章列表 3.1 思路分析 3.2 使用 List 列表组件 3.3 加载文章列表数据 3.4 下拉刷新 3.5 设置上下padding固定头部和频道列表 3.6 记住列…...

UE5.4内容示例(4)UI_UMG - 学习笔记

https://www.unrealengine.com/marketplace/zh-CN/product/content-examples 《内容示例》是学习UE5的基础示例,可以用此熟悉一遍UE5的功能 UI示例 UI_UMG :基本UMGUI_CommonUI :UMG多层应用UI_SlatePostBuffer UI :FX的示例&…...

C#实现数据采集系统-配置文件化

系统优化-配置 配置信息ip端口,还有点位信息,什么的都是直接在代码里直接写死,添加点位,修改配置,比较麻烦,每次修改都需要重新生成打包。 所以将这些配置都改成配置文件,这样只需要修改配置文件,程序无须修改,即可更新。 配置代码: 如果我们有100个采集,一个个去…...

Java面试题 -- 为什么重写equals就一定要重写hashcode方法

在回答这个问题之前我们先要了解equals与hascode方法的本质是做什么的 1. equals方法 public boolean equals(Object obj) {return (this obj);}我们可以看到equals在不重写的情况下是使用判断地址值是否相同 所以默认的 equals 的逻辑就是判断的双方是否引用了一个对象&am…...

J031_使用TCP协议支持与多个客户端同时通信

一、需求文档 使用TCP协议支持与多个客户端同时通信。 1.1 Client package com.itheima.tcp2;import java.io.DataOutputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.Socket; import java.util.Scanner;public class Client {public static void main(String[] a…...

二分查找(精确查找、范围搜索)

目录 1. 二分查找概述2. 精确查找2.1 【left,right】2. 2 【left,right) 3. 范围查找总结 1. 二分查找概述 二分查找法,也称为二分搜索法或折半查找法,是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。其基本思想是&#x…...

软件工程简记

文章目录 一、软件工程要点之软件设计二、UML(Unified Modeling Language,统一建模语言)(一)UML 的整体分类与部分功能(二)UML 各类图的具体内容三、开发模型(一)多种开发模型的特点与问题四、设计模式(一)设计模式的总体概念与原则(二)软件结构设计原则(三)常见…...

【深度学习】【语音TTS】OpenVoice v2,测评,中英文语料,Docker镜像,对比GPT-SoVITS、FishAudio、BertVITS2

https://github.com/myshell-ai/OpenVoice/blob/main/docs/USAGE.md 实际体验OpenVoice v2的TTS效果。 文章目录 环境启动 jupyter代码代码分析主要模块和功能测试一些别的中文和中英文混合总结优点缺点对比GPT-SoVITS、FishAudio、BertVITS2使用我的Docker镜像快速体验OpenVo…...

Kotlin OpenCV 图像图像50 Haar 级联分类器模型

Kotlin OpenCV 图像图像50 Haar 级联分类器模型 1 OpenCV Haar 级联分类器模型2 Kotlin OpenCV Haar 测试代码 1 OpenCV Haar 级联分类器模型 Haar级联分类器是一种用于对象检测(如人脸检测)的机器学习算法。它由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出…...

嗖嗖移动业务大厅(Java版)

首先对此项目说明一下,我只完成了项目的基本需求,另外增加了一个用户反馈的功能,但是可能项目中间使用嗖嗖这个功能还有一些需要完善的地方,或者还有一些小bug,就当给大家参考一下了,希望谅解。代码我也上传…...

hcia复习笔记

一、OSI 七层模型 应用层:为应用程序提供服务,如文件传输、电子邮件等。 表示层:数据格式转换、加密解密、压缩解压缩。 会话层:建立、维护和管理会话。 传输层:提供端到端的可靠或不可靠的数据传输服务&#xff0…...

pycharm中安装、使用扩展工具,以QT Designer为例

pycharm中安装、使用扩展工具,以QT Designer为例 第一步,下载QT Designer安装包。找到QT Designer.exe所在位置,复制路径 第二步,打开Pycharm,选择Setting,找到扩展工具(External Tools&#xf…...

【Rust光年纪】Rust语言实用库汇总:从机器翻译到全文搜索引擎

优秀的Rust语言库探索:机器翻译、音频编解码和全文搜索引擎 前言 Rust语言在近年来迅速崛起,成为了一种备受欢迎的系统级编程语言。随着其生态系统的不断丰富,涌现出了许多优秀的库和工具。本文将重点介绍几个用于Rust语言的重要库&#xf…...

python打卡day49

知识点回顾: 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业:尝试对今天的模型检查参数数目,并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...

脑机新手指南(八):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(下)

一、数据处理与分析实战 (一)实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波:勾选界面右侧 “60Hz” 复选框,可有效抑制电网干扰(适用于北美地区,欧洲用户可调整为 50Hz)。 平滑处理&…...

8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂

蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...

cf2117E

原题链接&#xff1a;https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景&#xff1a; 给定两个数组a,b&#xff0c;可以执行多次以下操作&#xff1a;选择 i (1 < i < n - 1)&#xff0c;并设置 或&#xff0c;也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...

unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景

sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式&#xff1a; 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

Spring AI与Spring Modulith核心技术解析

Spring AI核心架构解析 Spring AI&#xff08;https://spring.io/projects/spring-ai&#xff09;作为Spring生态中的AI集成框架&#xff0c;其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似&#xff0c;但特别为多语…...

回溯算法学习

一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...