AI量化策略的训练时间影响模型的结果
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AI量化策略的训练时间影响模型的结果，导致在调试的过程中拿不准该如何思考和选择训练时间，我们从以下三个方面探讨训练时间该如何选择?
#训练时间对模型的影响
针对特定的一段回测时间作为验证集, 检验训练时间的变化是否让模型带来很大变化?
#策略设置
策略选择：新建的可视化AI模板策略
方式：手工滚动训练
时间对比：训练集长时间 (5-10年) VS 训练集 短时间 (1个月-3个月-6个月-1,2年)
其次，模型中因子的特征权重发生改变再然后是 ndcg的评价也发生了改变，但变化不明显。 普遍发现 无论怎么增加数据时间长短，NDCG的指标都没能超过0.6以上。说明大量的数据样本，其实并没有能让模型很好的学到其中的规律数据的噪音很大，训练效果一般，预测的信号跟样本的内的数据重合度不高