# quant-strategy：参考解答

用于自查，不是自动批改、真人反馈、能力认证或业务批准。

## 因子构建

示例动量3%、0.990099%；最后一行标签缺失，必须剔除。仅有单资产时报告时序统计和样本量，不编造多资产分组结果。

常见错误：标签是未来结果，不是可交易特征；筛选了多少因子、失败多少个也要记录。

### m1-l1 Alpha 因子设计

题设：close100/101/102/103，算第三期后的3步动量；若用t+1收盘计算t因子会怎样？

参考结果与判定标准：3步动量3%；使用t+1会引入未来数据。因子和标签可以有不同窗口，但特征必须在决策前可得，样本不足保留缺失。

### m1-l2 因子检验

题设：三个资产因子排序1/2/3，未来收益排序3/2/1，秩相关是多少？能否称长期必亏？

参考结果与判定标准：Spearman秩相关−1；只是这个三点横截面完全反序，不能代表长期结论，交易收益还受规模、周转和成本影响。

### m1-l3 因子开发练习

题设：为3步动量交因子卡，包含输入、公式、可用时点、标签、失败场景和未来样本计划。

参考结果与判定标准：卡片明确用已收盘close，前3项缺失；标签与特征隔离；震荡可能反转且频繁周转产生成本。未做检验就写待验证。

## 信号与优化

按验证分数可选B，测试结果仍未知。报告所有候选、成本和窗口；不能把验证0.8记作最终样本外收益，也不以此作买卖建议。

常见错误：样本窗口跨边界的标签可能泄漏；隔离间隔至少考虑标签跨度，而非随意空一行。

### m2-l1 信号组合

题设：给已标准化因子A=1.2、B=−0.4，权重0.6/0.4，计算组合分数；缺B时能否直接当0？

参考结果与判定标准：分数0.72−0.16=0.56。缺B的处理必须预设；0可能表示均值而非缺失，不能静默替代或临时重分权重。

### m2-l2 参数优化陷阱

题设：试100组参数后选最好的一组，再用同一段数据宣称样本外，哪里不成立？

参考结果与判定标准：该段已经参与选择，是训练/验证信息，不是独立样本外。必须保留未参与调参的后续数据，失败结果也不能删去。

### m2-l3 Walk-Forward 实操

题设：训练1–60、测试66–80，标签跨度5。最晚训练特征时点是否可为60？说明标签终点条件。

参考结果与判定标准：若特征60标签到65且测试从66开始，可在本题边界下使用；若测试从61开始则重叠，应剔除/留间隔。检查标签终点而非只看行号。

## 策略 validation

当前应保留为研究原型、暂停生产判断。后续可查换手、样本漂移、标签边界、执行差异；新的独立数据只能在规则冻结后使用。

常见错误：“以后会修复”的解释不等于证据；负结果也是合格研究成果。

### m3-l1 过拟合检测

题设：训练净收益20%、未来−3%，解释为什么不能直接把未来区间删掉再重新报告20%。

参考结果与判定标准：删除失败区间产生选择偏差；应报告衰减并查成本、分布或实现问题。再设计新假设需新的未来验证，不把重调后成绩当原方案结果。

### m3-l2 策略文档化

题设：把“均线上穿买入”扩写成至少六个可判定字段，不给实际投资建议。

参考结果与判定标准：包括均线算法/窗口、收盘确认、上穿比较符、下一执行价、目标数量、费用和暂停条件。未明确仓位/执行就不是完整研究定义。

### m3-l3 策略 validation 报告

题设：交一页验证结论，允许结论为不支持；必须有数据、方法、证据与限制四栏。

参考结果与判定标准：结论只覆盖实际运行的模型和输入。代码自检、样本外与成本分别陈述，不能写“全部验证通过所以可直接部署资金”。