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第244章:确立“样本外”测试与简化原则

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过,就两遍。两遍没过,就三遍。直到样本外也能跑出稳定的结果,才能考虑实盘。”

小林在本子上飞快地记着。

陆方忽然开口:

“周老师,那我们现在手里的数据,只到2010年7月。样本外只有一年半,够吗?”

周寻想了想:

“不够理想。但够了。”

他走到白板前,又画了一条时间轴:

```

训练集 验证集 测试集

| | |

2005-2007 2008 2009-2010

```

“标准的学术做法,是分成三份:训练集、验证集、测试集。验证集用来在开发过程中做初步验证,防止过度依赖训练集。测试集只在最后用一次。”

他看着陆方:

“我们数据不够,做不到三份。但至少,必须保证有一份完全没碰过的数据,做最终检验。”

陆方点头。

陈默站在旁边,一直没说话。

等周寻讲完,他才开口:

“第二条呢?”

周寻走到白板前,写下:

铁律二:奥卡姆剃刀——如无必要,勿增实体

他转过身:

“什么意思?在效果相近的情况下,永远选择更简单的模型。”

他指着陆方上周那条“完美曲线”:

“陆方那条线,为什么可能是过拟合?因为参数太多。他把动量因子的回溯期从6个月优化到5个月零3周,把估值因子的阈值从30%分位数调整到27.5%,把状态识别的波动率阈值从90%分位数改成88%。”

他顿了顿:

“这些数字,有经济含义吗?5个月零3周,和6个月有什么区别?27.5%和30%有什么区别?没有。它们只是让曲线更漂亮。”

他看着所有人:

“真正的规律,应该是简单的。如果两个策略收益差不多,选参数更少的那个。如果两个参数差不多,选逻辑更简单的那个。”

他走到白板前,画了一个天平:

```

复杂模型 简单模型

参数多、拟合好 参数少、泛化强

\ /

\ /

选哪个?

```

他放下笔:

“答案:在效果相


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