引言：量化交易建模最重要的一個方面是避免過度擬合。過度擬合是統計學和機器學習領域的概念，指的是模型在訓練數據中擬合程度很好，但在測試數據中表現卻不如人意。

一、過度擬合的影響

傳統的機器學習問題，此類過度擬合的不會很明顯。比如對于分類問題，一般訓練集準確度99%，測試集即使過度擬合也有95%，這其實影響并不會很大。但是對于金融數據而言，由于數據的高噪音及時間序列特征，訓練數據和測試數據往往會有較大差異，如果建模過程不是很嚴謹，很容易出現嚴重的過度擬合現象，結果就是樣本內穩定賺錢的策略，到了樣本外就穩定虧錢。

二、如何避免過度擬合

避免過度擬合的思想需要貫穿在量化建模的整個過程中，每一個步驟都需要遵循客觀嚴謹的原則。一個好的量化交易建模體系，必須能較好地克服過度擬合的情況，使得量化研究人員按照整個研發流程走下來得到的策略，就能夠很好地避免過度擬合。根據我們的經驗，可以通過以下幾點來實現：

1、保證一定的交易次數

對于商品期貨策略，如果分品種進行回測，部分不活躍品種可能一年都沒有20次交易，幾年下來總的交易次數不到100次，這樣就難以形成統計意義，非常容易過度擬合。如果是套利類策略，持倉時間更長，可能一年才幾次交易，結果的可靠性就更加存疑了。因此，對于這種情況，有必要多品種同時回測，增加策略的交易次數，一般有300次以上的交易次數才能比較好地證明策略有效性。

2、保證一定的平均利潤

有些策略雖然交易次數多，效果也不錯，但是平均利潤過低，實盤交易中如果受到滑點的影響，很可能從穩定盈利變成穩定虧損。因此，需要保證一定的平均利潤，最好有10倍買賣價差以上，才能更好地避免滑點帶來的影響。

3、避免重復使用測試數據

一般來說測試數據只使用一次才是最準確的，否則，反復使用測試數據也會導致過度擬合的問題。即使建模后進行模擬交易，中低頻一個月也沒有很多交易，很難評價策略的好壞。因此，只能在建模中保證過程的嚴謹性，保證有1、2年完全樣本外的測試數據，最后的結果才會真實可靠。

三、如何提高模型質量

當然，很多過度擬合的情況之所以會發生，是因為研究過程中難以得到令人滿意的結果，比如正常套路建模得到的策略在樣本外總是表現不好，很難得到樣本外表現好的策略，久而久之，只好把樣本外的數據放到樣本內進行優化，才能得到好的結果。或者說交易次數多了平均利潤就少了，兩個條件無法同時滿足。為此，我覺得有如下幾個方法可以提高模型質量：

1、提高因子質量

因子是建模的基礎，如果因子質量太差，無論模型再復雜，也無法得到好的結果。因此，可以逐個考察因子的質量。例如用單個因子建模，看是否會出現過度擬合的情況。正常來說，單個因子是結構最簡單的模型，不會過度擬合的。如果單個因子建模質量不佳，說明這個因子或許只是隨機噪音，可以及時剔除，不必放入模型。

2、優化篩選標準

在樣本內挑選策略的時候，不必設置太苛刻的標準。如果標準太苛刻，反而會過度擬合到樣本內的數據，很多時候無法泛化到樣本外。而且，當個品種的策略與品種走勢高度相關，如果品種走勢不理想，策略長時間不盈利反而是正常現象，如果非要選擇在不利行情都能表現好的策略，那么就大大增加了過度擬合的風險。

3、增加策略多樣性

金融市場有句話說“過去的業績不代表未來”，那么放到策略上就是“過去好的策略不代表未來還會好”。過去的投資組合理論喜歡用均值方差模型，但困難在于收益均值很難預測。因此，最近幾年人們逐漸使用風險平價模型來代替。在選擇策略的時候，不必對過往業績做出過于苛刻的規定，否則容易得出相關性極高的策略。可以從各個維度來篩選策略，增加策略多樣性。

4、金融數據的時間序列特征

由于金融數據的時間序列特征，建模的時候最好采取滾動向前的方法。為了保證訓練集有足夠的交易次數，訓練時間也要足夠長。如果測試結果對訓練、測試集的劃分過于敏感，很可能是長度不夠交易次數不夠導致的，這些都要小心。

綜上所述，金融量化建模需要建立嚴謹的研究框架，從因子構造到投資組合優化整個流程都需要時刻避免過度擬合，這樣最后的結果才會更為可靠。

來源：七禾網

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總結

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