在量化策略中,不但要遵循事情的基本逻辑,比如因果倒置、未来函数,更要警惕为了追求统计完美的过拟合。所谓过拟合(overfitting)现象是指在拟合一个统计模型时,使用过多参数。对比于可获取的数据总量来说,一个荒谬的模型只要足够复杂,是可以完美地适应数据。过拟合一般可以视为违反奥卡姆剃刀原则。因此在建立一个投资策略时,要尽量简洁。在投资历史上的许多大师策略,都是非常简练的。
楼主: dafanzei
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[其他] 警惕过拟合 |
高中生 55%
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