- 主题:你们做策略的时候，是选哪种方式？
你这过滤函数就成了未来函数。
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好数据，不好数据你是在数据产生之前还是之后判断的？如果你今天能决定明天的好数据，当然没有未来函数。
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如果在过去90%都满足某种条件，那未来90%也满足这种条件的概率肯定远大于不满足。
这个假设是在模型有好的泛化能力的前提下才成立的，一般的条件过滤没有多少泛化能力。如果泛化能力不错，一般可以作为预测而不是过滤。
【 在 tmchzy2 的大作中提到: 】
: 如果在过去90%都满足某种条件，那未来90%也满足这种条件的概率肯定远大于不满足。
: 难道所谓的策略不就是用旧数据来评估未来数据吗？ 如果用了过去数据就代表未来函数，那用旧数据回测，岂不就是100%用了未来函数？
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过滤产生未来函数的例子：
1.过滤掉<10元的股票
2.过滤掉已退市的股票
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楼主认知需要更新了，我举的两个还是无意间引入未来函数的比较一般的例子，你看不出未来函数是怎样被引入的。
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提示一下：
例一相当于提前知道了股价会到10元以下
例二相当于提前知道了股票要退市
【 在 tmchzy2 的大作中提到: 】
: 照这么算的话，任何策略都会用到未来函数。
: 我的理解是未来函数用到了未来的数据，例如：盘中买的策略，使用到了买入当天收盘后的成交量。
: 只要不用到未来数据的，都不应该算未来函数
: ...................
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这要看筛选规则，如果规则或调整规则参数用到过后面的数据，就会引入未来函数。
原则就是不能将当日之后的任何信息泄漏。
【 在 clivec 的大作中提到: 】
: 请教下，今天筛选昨天股票中符合例子的条件也算未来函数吗？个人只以为是对股票的筛选，万望解答，感谢。
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: #发自zSMTH@MI 9
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如果是只过滤掉退市公告日这后的数据就没问题。
【 在 vabc3 的大作中提到: 】
: 赞，这个好像叫“有偏见的数据”，效果上等同与未来函数
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股票行情的每一个数据都是钱堆出来的，而且相对于股市的复杂性来说，数据量是不充足的。除非还没想到处理方法，应该尽可能充分运用数据，数据分布复杂，过滤掉大量数据一般会对数据分布产生比较大的影响，产生的负作用也未必能有充分的认识。
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以决策的时间点为边界，只要直接或间接用到了后面的数据就引入了未来函数。未来函数和过拟合还不一样，过拟合是拟合了训练数据的局部分布特性或噪声数据，表现在训练误差很小，验证集误差大。未来函数有可能不影响训练集误差，直接减小测试集误差。
【 在 clivec 的大作中提到: 】
: 那我可能明白了，您的意思是因为近两年某行业走势不错，把这个行业作为筛选条件用于回测，其实就是一种未来函数，属于对这段期间的过拟合，是这个意思吗？
: 【 在 clivec 的大作中提到: 】
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