第 28 / 32 页
非代码面试题
显示 20 / 622 道匹配题目
答题状态：未尝试未正确已正确
ID题目领域难度题型进度权限
4425季度测试块下的月度重训次数 10一个 walk-forward 流程先使用 24 个月训练，然后评估 3 个月测试块，并且在总长 39 个月的历史上每次只前移 1 个月。整个流程一共会重训多少次模型？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4426滚动窗还是扩展窗过去三年里市场制度已经切换过多次。为什么滚动式 walk-forward 窗口可能比纯扩展窗更有信息量？机器学习中等essay未尝试面试订阅4427重训频率为什么即使“每天都重训”听起来更自适应，实际效果也可能比按月重训更差？机器学习中等essay未尝试面试订阅4428Embargo 的直觉当标签依赖未来收益、而相邻样本的标签窗口会相互重叠时，为什么加入 time embargo 会有帮助？机器学习中等essay未尝试面试订阅4429Walk-Forward 不是魔法为什么即使 walk-forward 流程做得很干净，也不能保证策略一定能在实盘里活下来？机器学习中等essay未尝试面试订阅4430比较窗口方案两个 walk-forward 方案给出了不同的验证结果。在断言其中一个“更好”之前，首先应问哪个结构性问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4431更长训练窗如果你把 walk-forward 的训练窗口拉长，通常会改变什么权衡？机器学习中等essay未尝试面试订阅4432更长测试窗若在训练块固定时把测试块拉长，评分方差和制度纯度通常会怎样变化？机器学习中等essay未尝试面试订阅4433更密的步长如果在 horizon 很长的情况下，把 walk-forward 的推进步长从按月缩短到按日，相邻折之间的依赖通常会怎样？机器学习中等essay未尝试面试订阅4434Embargo 太短如果 embargo 比标签 horizon 还短，最可能的后果是什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4435降低重训频率在一个较稳定的制度里，如果你降低重训频率，模型参数的换手通常会怎样？机器学习中等essay未尝试面试订阅4436设计窗口之前在给金融 walk-forward 验证设计训练窗、测试窗和 embargo 长度之前，第一步应该先弄清什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4437宣称鲁棒之前在说一个 walk-forward 结果“很鲁棒”之前，第一步应该先检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4438缩短窗口之前在为了“更快适应”而同时缩短训练窗和测试窗之前，第一步应该量化什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4439比较模型之前两个模型是在不同的 walk-forward 方案下验证的。为什么不能直接天真地比较它们的平均分？机器学习中等essay未尝试面试订阅4440提高重训频率之前因为最近表现回落，你想提高重训频率。在动手前，第一步应该先检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4441扣费后的复合信号收益 1某个交易台构造复合信号 A = 0.6 A fast + 0.4 A slow。A fast 和 A slow 的日度毛 alpha 期望分别是 8bps 和 5bps；它们的日换手率分别是 90% 和 20%，并且每 1% 换手成本为 0.02bps。这个复合信号的期望净日 alpha 是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4442由复合波动率反推相关性 2两个信号按 C = 0.5 S1 + 0.5 S2 组合。它们的标准差分别是 1.2 和 0.8，而组合后的标准差观测为 0.9。S1 与 S2 之间隐含的相关系数是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4443快信号正交化系数 3快信号 F 的标准差为 1.5，慢信号 S 的标准差为 1.0，它们的相关系数为 0.4。若要构造 F res = F - beta*S，并使 F res 与 S 不相关，应选取什么 beta？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4444beta 中性组合权重 4快信号组合的市场 beta 为 0.8，慢信号组合的市场 beta 为 -0.4。现在构造 C = w*fast + (1-w)*slow，并要求组合 beta 恰好为 0。快信号应分配多少权重 w？机器学习中等数值题未尝试面试订阅