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非代码面试题
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4385单个小 fold 主导波动时先改什么 20如果某个交叉验证 fold 明显比其他 fold 小得多，并且主导了平均分的波动，那么调参时首先该处理什么设计问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4386训练高验证低时先查什么 21训练 AUC 很高，但交叉验证 AUC 接近随机。在继续尝试更多超参数值之前，第一步应该检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4387差距远小于标准误时如何解读 22两个超参数设置的平均 CV 分数只差 0.001，而估计标准误却有 0.010。第一反应应该如何解读这种结果？机器学习中等essay未尝试面试订阅4388短窗口在回测赢了但实盘变差时先查什么 23某次时间序列调参表明很短的 lookback window 表现最好，但最近的实盘表现却明显恶化。在扩大搜索范围之前，首先应检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4389编码器放错位置时的立刻修正 24某个类别编码器先在全量样本上拟合了一次，然后被重复用于交叉验证里的各个 fold。立即应该如何修正？机器学习中等essay未尝试面试订阅4390双边界同时命中时下一步 25当前最优设置同时落在学习率网格和正则网格的边界极值上。下一步搜索最合理的动作是什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4391隔夜收益与日内收益分解 1某只股票昨天收盘价为 100，今天开盘价为 102，今天收盘价为 101。今天的隔夜收益和日内收益分别是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4392相对基准的残差收益 2某只股票今天上涨 1.4%，同期基准上涨 0.5%。如果该股票相对基准的 beta 为 1.6，那么应归因给股票自身的市场调整后残差收益是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4393无泄漏滚动均值收益特征 3在今天收盘时，你要用最近 5 个已经完成的日收益 [1%, -2%, 0%, 3%, 2%] 构造一个无泄漏的滚动均值收益特征。这个特征值是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4394RMS 实现波动率特征 4某个实现波动率特征被定义为最近 4 个日收益的均方根。如果这 4 个收益是 [1%, -1%, 2%, 0%]，那么得到的实现波动率特征是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4395波动率标准化动量 5某个动量特征定义为“过去 20 天累计收益 ÷ 过去日波动率”。如果累计收益为 6%，日波动率为 1.5%，应存下什么 vol-scaled momentum 值？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4396下一交易日日内标签 6如果今天收盘价是 100，明天开盘价是 98，明天收盘价是 99，那么在明天收盘后可见的“下一交易日日内收益”标签是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4397横截面去均值收益 7某个资产今天的收益是 1.2%，而其所在股票池的横截面平均收益是 0.4%。这个资产对应的 demeaned return 特征是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4398行业残差收益特征 8某只股票上涨 1.5%，其所属行业指数上涨 0.9%。如果该股票相对行业的 beta 为 1.2，那么应计算出的行业残差收益特征是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4399滞后收益 z-score 9昨天的收益是 1.8%。历史已完成日收益的滚动均值为 0.3%，滚动标准差为 0.5%。应记录什么样的滞后收益 z-score 特征？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4400市场调整后的隔夜收益 10某只股票昨天收盘 50、今天开盘 51；市场指数昨天收盘 2000、今天开盘 2020。如果该股票相对市场的隔夜 beta 为 1.5，那么应计算出的市场调整后隔夜收益特征是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4401收盘到收盘泄露你在今天收盘前做出预测，目标是明天的 close-to-close 收益率，但某个特征使用了今天正式收盘竞价后的最终收盘价。为什么这构成泄露？机器学习中等essay未尝试面试订阅4402标签重叠陷阱你每天都构造一个未来 5 日收益标签，然后把相邻样本当作独立样本来用。这里的结构性问题是什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4403偷看的滚动均值时间 t 的一个特征使用了从 t-19 到 t+1 的滚动均值。即使只多看了一天，为什么也不可接受？机器学习中等essay未尝试面试订阅4404横截面残差化时点为什么对日收益特征做因子残差化时，必须使用特征时点已知的暴露，而不是用之后的收益再估出来的暴露？机器学习中等essay未尝试面试订阅