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非代码面试题
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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4445等权组合与收益的相关性 5信号 S1 和 S2 都已经标准化。它们与下一期收益 R 的相关性分别为 0.12 和 0.08，且 Corr(S1,S2)=0.2。若构造 C = 0.5 S1 + 0.5 S2，那么 Corr(C,R) 是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4446方差贡献相等的权重 6两个独立信号子组合的标准差分别为 2 和 1。构造 C = w S1 + (1-w) S2 时，取什么权重 w 能让两部分对总方差的贡献相等？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4447由组合波动率反推协方差 7某个交易台使用 C = 0.7 S1 + 0.3 S2。S1 和 S2 的标准差分别为 1.0 和 1.5，而 C 的标准差观测为 0.95。S1 和 S2 之间隐含的协方差是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4448相关性下降带来的波动改善 8一个等权组合把两个标准化信号混合在一起。如果它们的相关性从 0.6 降到 0.2，那么组合标准差会下降多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4449达到目标 alpha 的组合权重 9快信号的期望 alpha 为 9bps，慢信号的期望 alpha 为 3bps。构造 C = w fast + (1-w) slow 时，若希望组合的期望 alpha 为 6.6bps，快信号应该占多大权重？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4450加入分散化预测后的 MSE 改善 10模型 A 的预测误差方差是 4，模型 B 的预测误差方差是 9，它们的误差协方差是 1。现在把两者等权混合。相对于只用模型 A，混合后的预测在 MSE 上改善了多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅