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非代码面试题
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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4405公司行为错位某个特征用原始价格，而标签用的是拆股调整后的未来收益率。这会带来什么问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4406horizon 越长，平滑越强如果你把未来收益标签从 1 天拉长到 20 天，但依然按日采样，那么重叠程度和有效样本独立性会怎样变化？机器学习中等essay未尝试面试订阅4407残差特征漂移为什么一个样本内看起来很稳定的残差化收益特征，在制度切换后可能突然变得不稳定？机器学习中等essay未尝试面试订阅4408归一化窗口长度如果你缩短用于 z-score 标准化的滚动窗口，特征通常会如何响应近期冲击？机器学习中等essay未尝试面试订阅4409原始收益还是缩放收益为什么直接用原始多资产收益训练模型，相比用标准化收益特征，更容易让模型在不同资产之间分配错误注意力？机器学习中等essay未尝试面试订阅4410采样频率当你在中等 horizon 收益特征上把采样频率从日频降到周频时，重叠程度和微观结构噪声通常会怎样变化？机器学习中等essay未尝试面试订阅4411加新特征之前在往模型里加入一个新的收益类特征之前，第一步应该先问什么对齐问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4412残差化之前在把收益对因子做残差化、并把残差当成新特征之前，第一步应该澄清什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4413拉长 horizon 之前因为 1 日标签看起来太噪声，你想拉长未来收益 horizon。在动手前第一步应该检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4414标准化之前在标准化一个收益特征之前，首先应该检查你混在一起做标准化的资产池有什么性质？机器学习中等essay未尝试面试订阅4415相信特征重要性之前一个收益特征在训练好的模型里看起来非常重要。在认定它抓住了真实 alpha 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