题目4116 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 1
一笔买入单以到达价格 24 为基准。它分批成交为 30000@24.03, 20000@24.06，交易所和佣金费用合计为每股 0.004 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
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English questions题目4117 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 2
一笔卖出单以到达价格 51.2 为基准。它分批成交为 25000@51.16, 15000@51.1，交易所和佣金费用合计为每股 0.003 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
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Implementation Shortfall 计算 3
一笔买入单以到达价格 18.5 为基准。它分批成交为 40000@18.52, 10000@18.57，交易所和佣金费用合计为每股 0.0025 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
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Implementation Shortfall 计算 4
一笔卖出单以到达价格 76 为基准。它分批成交为 20000@75.95, 30000@75.9，交易所和佣金费用合计为每股 0.005 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
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Implementation Shortfall 计算 5
一笔买入单以到达价格 102.4 为基准。它分批成交为 10000@102.46, 15000@102.5, 5000@102.57，交易所和佣金费用合计为每股 0.004 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
打开 →题目2602 · 机器学习
为什么即使训练损失下降也需要早停 12
为什么即使 boosting 的训练目标还在持续改善，验证表现也可能已经开始恶化？
打开 →题目2687 · 机器学习
为什么基准稳定不代表标签稳定
为什么即使模型相对基准的表现看起来稳定，特征到收益的映射关系仍然可能在底层持续漂移？
打开 →题目2593 · 机器学习
为什么平均无法治愈系统性标签噪声 20
为什么当训练标签本身存在系统性污染时，单纯把森林做大可能并不能修复性能？
打开 →题目2707 · 机器学习
为什么成本假设本身也算超参数
为什么在看过回测表现之后再去调整滑点曲线、费用表或融券假设，也算额外的模型搜索？
打开 →题目2657 · 机器学习
为什么折间波动不等于部署误差的标准误
为什么各折得分的标准差，不能自动被解释成未来生产表现的标准误？
打开 →题目4339 · 机器学习
为什么结构错配很伤
为什么在性能很差时，结构错配往往比参数量更致命？
打开 →题目2662 · 机器学习
为什么重叠验证窗口会让得分汇总更麻烦
为什么在对重叠验证窗口上的表现取平均时，从业者需要格外小心？
打开 →题目2720 · 机器学习
为什么默认就应该预期实盘会劣化
为什么 PM 应该默认预期实盘表现会低于最佳回测，而不是把任何落差都当作实现层面的意外？
打开 →题目1758 · 统计
只看幸存策略时的选择偏差
某交易台只会记录那些先通过内部回测门槛的策略在上线之后的表现。为什么只在“被上线”的策略集合内，用真实表现去回归回测分数，通常无法恢复无条件关系？
打开 →题目3761 · 随机过程
基准相对业绩费的 numeraire 选择
某项费用取决于基金相对基准指数的表现。为什么把基准本身当作 numeraire，可能是一个合理选择？
打开 →题目4379 · 机器学习
小样本大搜索时是否适合嵌套 CV 14
数据很少，但超参数搜索空间很大，你又希望在调参之后得到尽量无偏的性能估计。尽管成本高，这时从概念上看 nested CV 是否合适？
打开 →题目4313 · 机器学习
当 Weight Decay 开始伤害性能
随着 weight decay 增强，模型表现开始下降。你在下结论说“正则化不好”之前，应该先问关于信号结构的什么问题？
打开 →题目2456 · 机器学习
按行切分而不是按发行人切分
每个发行人都会贡献很多不同日期的观测。即使目标变量是按日期分别定义的，为什么按行随机切分仍然可能高估表现？
打开 →题目4440 · 机器学习
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？
打开 →题目2656 · 机器学习
标签窗口重叠时为什么不能随机按行做 CV
如果每个标签都依赖未来 5 个交易日，而相邻样本的标签窗口彼此重叠，为什么普通的按行随机交叉验证会严重高估表现？
打开 →题目4388 · 机器学习
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？
打开 →题目4383 · 机器学习
训练升验证平时的调参方向 18
随着模型容量增加，训练表现持续提高，但验证表现基本不动。从调参角度看，下一步更应该往什么方向测试？
打开 →题目4309 · 机器学习
隐藏单元共适应
两层隐藏层会记住成对同时出现的信号。样本内指标很好，但只要样本外其中一个信号稍有偏移，性能就会崩。哪种控制最适合抑制这种共适应？
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