关于过拟合：机器学习方法 vs. 传统人工方法
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自 BigQuant AI策略详解 继续讨论： @soft05jun
拟合是一种学习能力，过度拟合是机器学习方法重点在优化解决的问题之一。
关于过拟合，机器学习方法相对传统人工调参有明显的优势：
- 让过拟合可衡量：if you cannot measure it, you cannot improve it
- 机器学习中，我们一般会将数据划分训练集和测试集，通过对比训练集和测试集上的效果差异，我们将可以实现过拟合的量化。具体实现上，可以用交叉验证；对于时间序列数据，一般需要按时间划分，可以做滚动训练，来得到更准确的结果。
- 传统方法，很多相对偏主观，希望找到所谓“稳定”的点（人的计算能力毕竟有限，一般是只能覆盖一个很小空间，落到某个局部结果）。
- 为什么会有过拟合：在量化投资上，有两个主要的过拟合来源：
- 数据：目前大家能采集的数据有限，其分布随市场变化在变化。随着数据化的深入，我们将能使用更多更深层次的海量数据，这一问题有望得到优化，机器学习的优势也将更加显著
- 人：开发策略的时候，我们已经知道了测试集的信息，不可避免的引入了“未来信息”。在模型训练和学习的过程中，机器会做大量的计算，但在训练期间，机器严格的只能看到训练数据，可以极大的减少传统人工参数调优过程引入的过拟合问题
- 如何降低过拟合：机器学习算法一般有系统的方法来优化过拟合问题，正确实验方法+控制模型复杂度。比如 StockRanker：
- 算法优化目标包含了模型复杂度 （机器学习算法基本都支持）
- 通过参数减少树的数量和叶节点数量，可以降低模型复杂度，降低过拟合风险
- 设置每个节点最小样本数要求，也可以提升泛化性
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