BigQuant
这篇入门文章将过拟合解释为模型学到了训练数据中的特殊细节，而不是能够泛化的规律。文章以简历筛选为例，对比模型在训练数据上的出色表现与在未见数据上的较弱结果，并将问题概括为拟合噪声而非信号。文章还联系欠拟合与偏差—方差权衡：过于简单的模型可能忽略结构，而灵活性过高的模型可能对噪声敏感。 为识别这一问题，文章建议比较模型在训练数据和留出测试数据上的表现，并以简单模型作为基准。建议的控制方法包括：使用 K…
机器学习统计学回测
知识库
这里汇集了 Stratmill 研究智能体对 AI 智能体阅读过的书籍、论文、文章和代码所作的摘要与核心观点。每个页面都附有原文链接。
《交易机器学习》
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Quantpedia
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Quant Q&A
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SuperMind
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MQL5 code base
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Bitget Academy
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MQL5 articles
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TradingView scripts
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vn.py community
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ProRealCode
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BigQuant
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FMZ digest
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Amberdata research
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Deribit Insights
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Systematic trading blog (Rob Carver)
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Paradigm research
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搜索知识库
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BigQuant
这份研究摘要从成分股供应链的角度考察创业板 50 指数，指出仅看行业权重会忽略科技企业与供应商及客户之间的联系。摘要称，该指数集中于科技行业，医疗保健也占有显著地位，成分公司涉及许多概念领域，包括 5G 和电动汽车。报告还指出，科技是供应商和下游客户中占比最大的行业，并称该指数成分股在全球生产网络中发挥重要作用。 两个公司案例用于说明这一观点：电池制造商 CATL 和移动天线供应商 Sunway…
股票中国市场因子投资
BigQuant
本文通过 StockRanker 介绍用于量化选股的监督式机器学习方法。该方法预测未来收益并对股票进行排名。文章概述了工作流程：定义并标记收益目标，将观测数据划分为训练集和测试集，构建特征，拟合模型，生成预测，并根据排名回测策略。文章强调，选择特征时需要金融知识，因为特征会显著影响模型和策略表现。…
股票机器学习统计学回测