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多因子参数优化与过拟合检测实践

共计 30 章节
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01
课程导论
多因子模型概述 · 参数优化与过拟合的关系 · 课程目标与学习路径
课程导论多因子模型概述
02
多因子模型基础
因子定义 · 因子分类（基本面 · 技术面
多因子模型基础因子定义
03
单因子测试
IC分析 · IR分析 · 分组回测
单因子测试IC
04
多因子合成
等权合成 · 市值加权合成 · IC加权合成
多因子合成等权合成
05
参数优化基础
参数空间定义 · 网格搜索 · 随机搜索
参数优化基础参数空间定义
06
网格搜索实战
参数网格构建 · 交叉验证 · 最优参数选择
网格搜索实战参数网格构建
07
随机搜索实战
随机采样策略 · 迭代次数选择 · 与网格搜索对比
随机搜索实战随机采样策略
08
贝叶斯优化实战
高斯过程 · 采集函数（EI · PI
贝叶斯优化实战高斯过程
09
遗传算法优化
种群初始化 · 选择 · 交叉
遗传算法优化种群初始化
10
粒子群优化
粒子位置与速度更新 · 全局最优与局部最优 · 参数调优
粒子群优化粒子位置
11
模拟退火优化
温度衰减 · Metropolis准则 · 退火调度
模拟退火优化温度衰减
12
过拟合定义与危害
样本内vs样本外 · 过拟合的量化表现 · 回测欺骗
过拟合定义危害
13
过拟合检测方法
夏普比率衰减 · 回撤比较 · 收益序列相关性分析
过拟合检测方法夏普比率衰减
14
交叉验证在时序数据中的应用
滚动窗口验证 · 扩展窗口验证 · 组合交叉验证
交叉验证时序数据
15
Walk-Forward分析
训练集与测试集划分 · 滚动优化 · 参数稳定性评估
Walk-Forward分析
16
组合交叉验证（Combinatorial Purged Cross-Valida
原理 · 实现 · 与标准CV的区别
Combinatoria…Purged
17
Deflated Sharpe Ratio
多重测试校正 · 统计显著性 · 过拟合概率估计
DeflatedSharpe
18
NumPy与Pandas在因子计算中的应用
向量化计算 · 滚动窗口 · 因子去极值
NumPyPandas
19
因子预处理
去极值（MAD · 百分位） · 标准化（Z-score
因子预处理MAD
20
因子相关性分析
皮尔逊相关 · 斯皮尔曼相关 · 热力图
因子相关性分析皮尔逊相关
21
因子IC衰减分析
IC序列自相关 · IC半衰期 · 因子时效性评估
IC因子
22
多因子模型回测框架搭建
事件驱动回测 · 信号生成 · 交易成本模拟
多因子模型回测框…事件驱动回测
23
参数敏感性分析
单参数扰动 · 多参数扰动 · Tornado图
参数敏感性分析单参数扰动
24
正则化与参数惩罚
L1正则化（Lasso） · L2正则化（Ridge） · 弹性网络
正则化参数惩罚
25
早停法与学习曲线
验证集性能监控 · 早停策略 · 学习曲线诊断
早停法学习曲线
26
集成学习与参数鲁棒性
Bagging · 随机森林 · 参数平均
集成学习参数鲁棒性
27
蒙特卡洛模拟与参数不确定性
参数分布采样 · 收益分布模拟 · 风险度量
蒙特卡洛模拟参数不确定性
28
实战案例一
基于网格搜索的动量因子参数优化与过拟…
实战案例一基于网格搜索的动…
29
实战案例二
基于贝叶斯优化的波动率因子参数优化与…
实战案例二基于贝叶斯优化的…
30
课程总结与进阶方向
参数优化最佳实践 · 过拟合防御体系 · 未来研究方向
课程总结进阶方向