如何避量交易策略模型度拟合

模型度拟合"/>

如何避量交易策略模型度拟合

转 如何避免量化交易策略模型过度拟合

引言：量化交易建模最重要的一个方面是避免过度拟合。过度拟合是统计学和机器学习领域的概念，指的是模型在训练数据中拟合程度很好，但在测试数据中表现却不如人意。

一、过度拟合的影响

传统的机器学习问题，此类过度拟合的不会很明显。比如对于分类问题，一般训练集准确度99%，测试集即使过度拟合也有95%，这其实影响并不会很大。但是对于金融数据而言，由于数据的高噪音及时间序列特征，训练数据和测试数据往往会有较大差异，如果建模过程不是很严谨，很容易出现严重的过度拟合现象，结果就是样本内稳定赚钱的策略，到了样本外就稳定亏钱。

二、如何避免过度拟合

避免过度拟合的思想需要贯穿在量化建模的整个过程中，每一个步骤都需要遵循客观严谨的原则。一个好的量化交易建模体系，必须能较好地克服过度拟合的情况，使得量化研究人员按照整个研发流程走下来得到的策略，就能够很好地避免过度拟合。根据我们的经验，可以通过以下几点来实现：

1、保证一定的交易次数

对于商品期货策略，如果分品种进行回测，部分不活跃品种可能一年都没有20次交易，几年下来