AI策略在天勤量化中运行时,如何通过样本外测试验证策略的泛化能力?
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AI 策略在天勤量化中运行时,如何通过样本外测试验证策略的泛化能力?

叩富问财 浏览:191 人 分享分享

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天勤量化通过 “样本外泛化测试系统” 验证策略能力,核心措施有三。一是时间分段测试,将天勤数据按时间分为训练集(前 70%)与样本外测试集(后 30%),若样本外收益回撤比不低于训练集的 80%,判定为泛化能力强,某策略通过测试,实盘与回测收益偏差缩小至 10% 以内。二是极端行情覆盖,在样本外测试中加入历史极端行情段(如 2015 年股灾、2022 年美联储加息),若策略在这些时段最大回撤控制在合理范围(如<20%),强化泛化认可,某策略通过覆盖测试,极端行情适应能力提升 40%。三是参数稳定性验证,对样本外数据进行参数敏感性测试,若参数微调(±10%)后收益波动<15%,判定为参数稳健,泛化能力可靠,某 AI 模型通过验证,实盘参数适配成功率提升 50%。

发布于2025-8-14 16:36 鹤岗

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