研究过程中反复偷看验证集
研究员不断尝试新的特征变换,并只保留那些能提升同一个验证分数的变换。为什么验证集此时不再是一个干净的模型选择工具?
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English questions研究员不断尝试新的特征变换,并只保留那些能提升同一个验证分数的变换。为什么验证集此时不再是一个干净的模型选择工具?
打开 →一个交易信号预计会在未来 20 分钟内迅速衰减,而且等待带来的机会成本大于现在多付一点点价差。执行计划应该更前置还是更平均?
打开 →A 资产线权重为 40%,alpha 为 2%;B 资产线权重为 60%,alpha 为 -0.5%。组合 alpha 是多少?
打开 →为什么一旦更换用来基准化组合的因子模型,测得的 alpha 可能就会消失?
打开 →某位 PM 表示:一只 beta 为 1.5、已实现收益率为 -1% 的股票,本月的 alpha 恰好为零。若无风险利率为 2%,则市场收益率必须是多少,这个说法才成立?
打开 →无风险利率为 2.5%,市场期望收益率为 9.5%。股票 A 的 beta 为 1.1,alpha 预测为 0;股票 B 的 beta 为 0.4,alpha 预测为 1.5%。在 CAPM 加 alpha 的视角下,哪只股票的期望收益更高?高出多少?
打开 →一位 PM 要求某股票相对于 CAPM 至少要有 1.0% 的期望 alpha 才会买入。若无风险利率为 1%,市场期望收益率为 7%,该股票 beta 为 0.6,那么它至少需要多高的期望收益率才算达标?
打开 →某交易策略子组合的已实现收益率为 12%,市场 beta 为 1.4。风控委员会要求通过把剩余资金停放在收益率为 2% 的国库券中,将报告 beta 精确降到 1.0。若市场收益率为 8%,则该组合相对于 CAPM 报告的 alpha 是多少?
打开 →某组合由两个子组合构成:一个市场中性套利子组合,已实现收益率为 4%、beta 为 0.2;一个方向性子组合,已实现收益率为 14%、beta 为 1.4。设方向性子组合的权重为 w,套利子组合权重为 1-w。若无风险利率为 2%,市场收益率为 8%,则要使组合 alpha 恰好等于 2.2%,w 应取多少?
打开 →某位 PM 管理一只 beta 为 0.7 的股票。季度结束后,在计算 alpha 之前,会先从该股票的毛收益率中扣除 0.8% 的费用。若无风险利率为 1.5%,市场收益率为 5.5%,则要使报告的费后 alpha 达到 +1.0%,股票毛收益率至少应为多少?
打开 →某交易台认为,大量相关的参数微调实际上只相当于 18 个有效独立的研究选择。要把整体族误差率控制在 5%,Sidak 的单项阈值应取多少?
打开 →一个交易台有 80 个高度相关的 alpha,它们都在测量相似的价值暴露。若目标是稳定预测而不是稀疏解释,为什么 Ridge 往往优于纯 Lasso?
打开 →某个节点若被剪成单个叶节点,误差为 18;它当前子树的训练误差为 10,且有 3 个叶节点。该子树对应的最弱链接 alpha 是多少?
打开 →某只股票上涨 1.3%。在旧基准下,基准收益为 0.8%,beta 为 1.0;在新基准下,基准收益为 0.5%,beta 不变。该股票的测得 alpha 会增加多少?
打开 →把一个单叶节点替换成一个 3 叶子树后,验证损失下降了 4.5。若每增加一个叶节点要付出 alpha = 1.2 的复杂度收费,是否应保留该子树?
打开 →在 GARCH 型波动率递推中,偏离长期方差的部分每一步大约按因子 $\rho=\alpha+\beta=\frac{4}{5}$ 衰减。该偏离的半衰期是多少?
打开 →某只股票上涨 1.8%,同期基准上涨 0.9%。若该股票 beta 为 1.1,且该持有期内无风险利率可忽略,应归因给它的单期 alpha 是多少?
打开 →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?
打开 →若目标 alpha 水平 A 在约束 mu_1 x + mu_2 y = A 中等于零,那么 a x^2 + b y^2 的最小值是多少?
打开 →第二条资产线同时具有更高 alpha 和不同的风险单位,因此最优点必须平衡这两个因素。 在约束 4x^2 + 9y^2 = 225 下,最大化 4x + 6y。
打开 →在约束 a x^2 + b y^2 = R^2 下,mu_1 x + mu_2 y 的最大值是多少?
打开 →两个资产线的预期 edge 不同,但必须落在一个固定的二次风险预算上。 在约束 1x^2 + 1y^2 = 25 下,最大化 3x + 4y。
打开 →一个 Markowitz 回测中,某个 sleeve 的权重在一次非常小的期望收益修订后,从 +18% 直接翻到 -12%,而协方差矩阵几乎没变。这说明了什么?在真正交易之前你会做什么处理?
打开 →对正的 a、b,推导在约束 a x^2 + b y^2 = R^2 下最大化 mu_1 x + mu_2 y 的解。
打开 →只有 2% 的日期包含真正值得交易的错价事件。某分类器能抓住其中 65% 的日期,但也会在 4% 的正常日期上误报。正向警报的精确率是多少?
打开 →某交易台希望在约束 mu_1 x + mu_2 y = A 下最小化 a x^2 + b y^2。最小可达到的值是多少?
打开 →如果交易台要求 mu_1 x + mu_2 y = A,同时希望 a x^2 + b y^2 最小,那么至少需要多大的风险水平?
打开 →你想估计 2018 年发行债券的违约频率。下面哪种分母最不容易受到幸存者偏差影响? A. 只统计到 2026 年仍未到期的债券。 B. 只统计最近一个月还有交易的债券。 C. 统计 2018 年发行的全部债券,包括后来到期或违约的债券。 D. 只统计当前仍满足某基准指数纳入标准的债券。 请给出最佳选择。
打开 →某交易台尝试了 80 个真正无效的策略想法。只有先通过 10% 的样本内筛选、再通过 5% 的独立样本外确认,策略才会被保留,并假设在零假设下两次检验相互独立。至少有一个无效想法同时穿过两道关卡的概率是多少?
打开 →某研究员跟踪了 100 个横截面 alpha 子策略,它们两两相关系数大约为 0.20。使用粗略的等相关广度近似 $n_\text{eff}=n/(1+(n-1)\rho)$,有效独立下注数是多少?
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