文件名称：伪数学和金融骗子：回测过度拟合对样本外表现的影响-研究论文
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更新时间：2024-06-29 04:47:47
backtest historical simulation
我们证明，在回测相对较少的替代策略配置后，可以轻松实现高模拟性能，我们将这种做法称为“回测过度拟合”。 尝试的配置数量越多，回测过拟合的可能性就越大。 由于大多数金融分析师和学者很少报告为给定回测尝试的配置数量，因此投资者无法评估大多数投资建议中的过度拟合程度。 这意味着投资者很容易被误导，将资本分配到在数学上似乎合理且经验上得到出色回测支持的策略。 在记忆效应下，回测过度拟合会导致样本外的负预期回报，而不是零性能。 这可能是许多量化基金似乎失败的几个原因之一。