机器学习时代的回测原则

创建于 2025-05-26T12:20:06.711305+08:00 更新于 2025-05-26T13:06:35.158890+08:00

摘要

本报告系统总结了机器学习方法在金融回测中易发生的过拟合问题，结合学术文献提出了七个维度的原则，包括理论假设建立、数据准备、样本选择、交叉验证、模型动态调整、模型复杂度及研究文化，旨在指导投资者科学使用机器学习避免过拟合风险，提升策略稳健性。[page::0][page::1][page::2]