题目1916 · 统计
前视偏差审计场景 1
一个日频因子在回测前先用全样本均值和标准差做 z-score 标准化。这里的主要问题是什么？
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English questions题目1917 · 统计
前视偏差审计场景 2
一个回测在每个月对股票排序时，使用的是今天能够拿到的最新完全重述财务数据，即便这些数据对应的是很多年前的时期。这个设定哪里有问题？
打开 →题目1918 · 统计
前视偏差审计场景 3
一个研究 notebook 每天用当天收盘价选出前 10% 股票，然后把同一天的收盘到收盘收益记为 PnL。这里的泄漏在哪里？
打开 →题目1919 · 统计
前视偏差审计场景 4
训练集里包含了一些观测，它们的标签使用了与未来测试窗口重叠的收益。切分流程里应该增加什么？
打开 →题目1920 · 统计
前视偏差审计场景 5
某 PM 想把今天的指数成分名单回填到整个历史样本里，然后再评估一个因子。为什么这不安全？
打开 →题目4394 · 机器学习
RMS 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？
打开 →题目1901 · 统计
供应商滞后对齐 1
某供应商分发的数据有固定的 2 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Tuesday signal”，并在 close 交易，那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测？
打开 →题目1902 · 统计
供应商滞后对齐 2
某供应商分发的数据有固定的 3 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Monday file”，并在 open 交易，那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测？
打开 →题目1903 · 统计
供应商滞后对齐 3
某供应商分发的数据有固定的 1 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Wednesday signal”，并在 open 交易，那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测？
打开 →题目1904 · 统计
供应商滞后对齐 4
某供应商分发的数据有固定的 5 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Friday accounting snapshot”，并在 close 交易，那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测？
打开 →题目1905 · 统计
供应商滞后对齐 5
某供应商分发的数据有固定的 2 个工作日滞后。若模型使用的键值是“Thursday borrow-fee file”，并在 open 交易，那么最早哪个交易时点可以合法使用这条观测？
打开 →题目4403 · 机器学习
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？
打开 →题目4405 · 机器学习
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？
打开 →题目1906 · 统计
最小禁运长度 1
一个标签被定义为未来 5 个交易日的前瞻收益率。若你按时间切分训练窗和测试窗，为了避免标签信息跨边界泄漏，最小需要多长的禁运间隔？
打开 →题目1896 · 统计
最早可交易时点 1
一个信号在 Tuesday 4:15pm ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么？
打开 →题目1897 · 统计
最早可交易时点 2
一个信号在 Wednesday 8:10am ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么？
打开 →题目1898 · 统计
最早可交易时点 3
一个信号在 Thursday 6:00pm ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么？
打开 →题目1899 · 统计
最早可交易时点 4
一个信号在 Friday 3:55pm ET 公开。一个 daily 频率的策略只能在所有输入都已知之后交易。最早可交易的时点是什么？
打开 →题目4411 · 机器学习
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？
打开 →题目4413 · 机器学习
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？
打开 →题目4401 · 机器学习
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？
打开 →题目4393 · 机器学习
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？
打开 →题目4414 · 机器学习
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？
打开 →题目4402 · 机器学习
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？
打开 →题目4404 · 机器学习
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？
打开 →题目4412 · 机器学习
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？
打开 →题目4395 · 机器学习
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？
打开 →题目4415 · 机器学习
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？
打开 →题目4392 · 机器学习
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？
打开 →题目1911 · 统计
错误上线概率 1
你测试了 40 个彼此独立的纯噪声策略。只有先通过显著性水平为 1/20 的样本内筛选，再通过显著性水平为 1/10 的第二道独立验证，策略才会被上线。在总体原假设成立时，至少有一个噪声策略仍被上线的概率是多少？
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