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股票
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应用场景：
因子有效性检验：通过回归分析因子与收益率的相关性（如 Fama-French 三因子模型）。
价差套利：建模两只股票价格的线性关系（如协整检验），捕捉偏离均衡的套利机会。
基本面预测：用财务指标（如营收、利润）预测未来股价（需假设线性关系成立）。
预测准确性评估：
统计指标：R²：解释因变量（股价）的方差比例，越接近 1 拟合越好。
RMSE/MAE：衡量预测值与实际值的绝对误差，值越小精度越高。
残差分析：检查残差是否服从正态分布、是否存在自相关（Durbin-Watson 检验）。
样本外测试：用未参与训练的数据验证模型泛化能力，避免过拟合（如保留 20% 数据作为测试集）。
经济意义检验：评估策略基于预测信号的实际收益（如夏普比率），而非仅统计显著。
发布于2025-5-21 15:28 武汉
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