利用Python检验你的策略参数是否过拟合(转)

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利用Python检验你的策略参数是否过拟合(转)

过拟合现象一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不可避免的现象.然而为了追求策略的稳定性,我们应当尽可能地使过拟合风险最小化. 为了检测在一个策略的参数优化过程中的过拟合风险,David H. Bailey等人在2015年发表了一篇名为<THE PROBABILITY OF BACKTEST OVERFITTING>的文章,给出了一种估计…

利用python 获取 windows 组策略

工作中有时候会有这种需求: 1. 自动配置组策略的安全基线,这个东西不用你自己写了,微软有这个工具,Microsoft Security Compliance Manager,你可以在下面的地址去下载和学习使用. technet.microsoft.com/library/cc677002.aspx 2. 但是有时候你可能需要自动化的获取服务器上的某些信息,如cpu啊,disk等,以及组策略中的相关设定,这个应该怎么去获取呢,是不是可以完全去访问注册表的值呢,但是貌似有些审核策略是没有注册表值的…

Python进阶量化交易场外篇4——寻找最优化策略参数

新年伊始,很荣幸笔者的<教你用 Python 进阶量化交易>专栏在慕课专栏板块上线了,欢迎大家订阅!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外会陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,因此同学们无需担心专栏内容在学习上的困难,更多的是明确自己学习的目的即可.当然笔者也欢迎同学们踊跃留言,说出自己想扩展的知识点,笔者会根据同学们的意愿选择性的推出一些内容. 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其…

利用python库stats进行t检验

t检验通常分为三种,分别是单样本t检验.双样本t检验和配对样本t检验.本文基于python的scipy.stats函数对每种t检验进行了介绍和实验. 一.t检验介绍无论哪种t检验,都有以下的基本前提条件: 样本数据符合正态分布各个样本之间是独立的步骤: 提出原假设和备择假设构造t统计量计算t统计量对于得到的p值进行分析,p大于0.05则接受原假设,反之接受备择假设二. 单样本t检验应用场景:对某个样本的均值进行检验,比较是否和总体的均值(自己定)是否存在差异. 原假设和备择假…

利用Python学习线性代数 -- 1.1 线性方程组

利用Python学习线性代数 -- 1.1 线性方程组本节实现的主要功能函数,在源码文件linear_system中,后续章节将作为基本功能调用. 线性方程线性方程组由一个或多个线性方程组成,如 \[ \begin{array}\\ x_1 - 2 x_2 &= -1\\ -x_1 + 3 x_2 &= 3 \end{array} \] 求包含两个变量两个线性方程的方程组的解,等价于求两条直线的交点. 这里可以画出书图1-1和1-2的线性方程组的图形. 通过改变线性方程的参数,观察图形…

利用Python+阿里云实现DDNS(动态域名解析)

引子我想大家应该都很熟悉DNS了,这回在DNS前面加了一个D又变成了什么呢?这个D就是Dynamic(动态),也就是说,按照传统,一个域名所对应的IP地址应该是定死的,而使用了DDNS后,域名所对应的IP是可以动态变化的.那这个有什么用呢? 比如,在家里的路由器上连着一个raspberry pi(树莓派),上面跑着几个网站,我应该如和在外网环境下访问网站.登陆树莓派的SSH呢? 还有,家里的NAS(全称Network Attach Storage 网络附属存储,可以理解为私有的百度网盘)上存储着…