01 研究流程与假设¶

目标：将投资直觉写成可被否定的研究问题。前置：课程导读。

概念与流程¶

研究假设需要说明资产池、观察周期、可获取信息、交易规则和失败标准。例如“过去20日上涨的资产，下5日表现更好”比“模型能预测行情”更容易检验。先约定样本和基准，再清洗数据、产生信号、形成组合、计入执行成本，最后观察样本外结果。

研究、模拟和实盘是不同证据层级。研究检验规则，模拟检查运行与订单，实盘还依赖券商能力、合规约束和真实市场冲击。平台中的简单策略与图形组合可以共用回测入口，但执行引擎不同。

某规则在训练段收益12%，验证段2%，样本外段-3%；同区间等权基准分别为10%、3%、-1%。样本外超额收益为-3%-(-1%)=-2个百分点。不能只展示训练段12%来支持有效性。

反复试参数却只报告最好的一组，会产生选择偏差。把资产池、日期和参数一起改，无法判断改进来自哪里。研究阶段先定义评价指标与停止标准，并保留失败实验。

练习：试了100组参数后，最好一组样本内盈利，是否可以直接上线？

答案：不能。需保留搜索次数，做时间顺序验证与未参与调参的样本外检验，再核对成本敏感性、稳定性和模拟执行。结果支持的是特定条件下的假设，不是收益承诺。