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Research Automation / 数据研究自动化
回测中的偏差与幻觉
检查未来函数、幸存者偏差、过拟合、成本和样本外表现。
漂亮的历史曲线首先是一项需要审计的异常，而不是策略证明。
01
先问清楚
- 数据当时真的可得吗？
- 退市与失败样本是否保留？
- 参数是否只适合这一段历史？
02
实践框架
- 1做时间切分
- 2加入完整样本
- 3计算交易成本
- 4限制参数搜索
- 5进行样本外验证
03
验收证据
- 数据版本
- 训练测试切分
- 成本模型
- 参数稳定区间
- 样本外报告
04
常见失误
- 未来函数
- 幸存者偏差
- 数据挖掘偏差
- 忽略流动性