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QMT量化模型验证的交叉验证与样本外检验，是避免模型过拟合、确认有效性的核心方法。
为什么要做这俩？量化模型很容易学透历史数据的表面规律，新数据就失灵了。首先样本外检验，就是拿模型没见过的真实数据去测试，比如你2023年训练模型，就用2024年1月的真实数据跑，看实际收益和回撤；交叉验证用5折的话，把2023年数据分成5份，每次拿4份训练、1份验证，重复5次取平均结果，更稳妥。比如做选股模型，样本外检验赚5%、回撤2%，交叉验证平均准确率80%，说明模型靠谱。要注意样本外数据不能和训练数据重叠，交叉验证k值别选太少。
如果想了解QMT量化工具里具体怎么操作这两种验证流程，或者需要整理详细的执行步骤，都可以点击进一步沟通。我司支持QMT量化工具功能使用，如需了解工具内验证模块的细节，欢迎点击头像添加微信咨询。
为什么要做这俩？量化模型很容易学透历史数据的表面规律，新数据就失灵了。首先样本外检验，就是拿模型没见过的真实数据去测试，比如你2023年训练模型，就用2024年1月的真实数据跑，看实际收益和回撤；交叉验证用5折的话，把2023年数据分成5份，每次拿4份训练、1份验证，重复5次取平均结果，更稳妥。比如做选股模型，样本外检验赚5%、回撤2%，交叉验证平均准确率80%，说明模型靠谱。要注意样本外数据不能和训练数据重叠，交叉验证k值别选太少。
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发布于6小时前 杭州
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首席客户经理：
交叉验证需将历史数据划分为多组样本，轮换进行训练与测试
首席黄顾问：
样本外检验需采用未参与模型训练的独立数据，验证模型真实表现
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