1. 拆分样本内与样本外数据:把历史行情数据按时间顺序分成两部分,只用靠前的样本内数据搭建策略模型,再用时间靠后、模型构建没用到的样本外数据做回测,如果样本外收益大幅回落,大概率存在前视偏差。
2. 模拟实盘时点数据约束:回测时严格限定,只能调用开仓平仓时点之前已经公开的行情、财报、舆情数据,不能用未来才披露的数据计算指标,同时可以手动抽查10-20组开仓时点,核对所用数据的披露时间是否符合要求。
3. 引入 walk-forward 滚动回测:按照固定周期滚动更新训练样本,每次只用当前窗口内的历史数据调优参数,再对下一个窗口的行情做回测,反复滚动验证策略收益的稳定性,若收益波动突然放大,基本可以判定存在前视偏差。
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发布于8小时前 杭州



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