量化策略的“样本内与样本外表现差异”该如何缩小?天勤量化有哪些泛化性提升工具?
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量化策略的 “样本内与样本外表现差异” 该如何缩小?天勤量化有哪些泛化性提升工具?

叩富问财 浏览:225 人 分享分享

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样本内外差异是策略 “实盘失效的预警”:某策略样本内年化收益 30%,但因过度拟合,样本外收益骤降至 - 5%;某用户未做泛化性测试,策略在 2025 年市场风格切换时,样本外表现偏差超 40%。

天勤量化通过 “泛化性训练体系” 缩小差距:

滚动时间窗口测试:用 “连续 3 年数据滚动验证”,某策略通过测试发现仅在特定时段有效,调整后样本内外收益偏差从 40% 缩至 8%;

噪音注入验证:在历史数据中加入 10% 随机噪音,测试策略抗干扰能力,某多因子策略通过验证,泛化性提升 50%;

参数压缩算法:减少策略参数数量(从 20 个压缩至 5 个),降低过拟合风险,某趋势策略参数压缩后,样本外收益稳定性提升 60%。

天勤量化让样本内外收益偏差平均控制在 10% 以内,用户策略实盘存活率提升 70%,某私募通过其工具,策略上线成功率达 90%。

发布于2025-8-5 11:29 拉萨

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