金融问题中的归一化（标准化）

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金融问题中，是否不能应该简单对训练集和测试集分开归一化（标准化）？原因是如果进行回测，已知的信息只有训练集，若对测试集统一归一化（标准化），将会动用未来信息。如果利用训练集中的样本最大与最小值归一化测试集，似乎有不妥存在。

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关键词：解决方法 金融问题 有效解决 训练集 测试集

jmq19950824 发表于 2018-12-14 21:10
金融问题中，是否不能应该简单对训练集和测试集分开归一化（标准化）？原因是如果进行回测，已知的信息只有 ...

虽然做的不是金融问题，但应该就是用训练集进行标准化吧，如果测试集有落在范围外的只能说训练集样本量不够充足

jmq19950824 发表于 2018-12-14 21:10
金融问题中，是否不能应该简单对训练集和测试集分开归一化（标准化）？原因是如果进行回测，已知的信息只有 ...

资本市场几百年，多少牛人，这个问题早解决了，你参考一下布林通道的思路。

确实如1楼所说，若发生超界现象，是训练集选取不恰当

阿扁V5 发表于 2018-12-18 16:07
确实如1楼所说，若发生超界现象，是训练集选取不恰当

好的

一、整个问题更像是一个数学问题，说早已经解决的，说了等于没说，二、未来的样本不能用来判断过去吗，个人认为得看数据间的函数关系，三、有说超界的，那只是界的定义没设定好，否则怎么会超。

四、不清楚你说的归一是否指的是线性回归，线性回归只是入门，方法论太多了；五、一个样本在某一方法论下的最佳结果肯定是唯一的，但选取有主观性，这避免不了，因为你在研究；六、你觉得不妥，估计是对结果没信心，这也正常，天下哪有那么容易的事，何况金融坑多。

vast_ocean 发表于 2019-2-15 17:03
四、不清楚你说的归一是否指的是线性回归，线性回归只是入门，方法论太多了；五、一个样本在某一方法论下的 ...

谢谢，我是在机器学习中碰到的此类问题（虽然多元线性回归也属于机器学习的一种），主要是训练集和测试集模型的表现差异过大。正如您所说，金融问题中坑多，很多原因都会导致模型训练测试表现不一致（过拟合等）的现象发生，例如交叉验证等方法也要因问题而异。