天驭学院 · 教学材料 · 量化策略开发
分步講解（文字）
信号组合
本节为可手动翻页的文字讲解，不含视频或音频。按自己的节奏阅读，完整推演与材料见下方讲义。
課程講義
信号组合可以加权或规则投票，但分数的尺度与相关性必须先处理。两个高度相关因子并不提供两倍独立信息。
只用训练段拟合标准化→固定权重→对齐缺值→记录总分→在未来段评估；不按未来成绩每天改权重。
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？
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。
虚构三组训练/验证得分：参数A 2.0/−0.2，B 1.2/0.8，C 1.1/0.7。不能以训练2.0宣称A最佳；应先在验证集按预定准则挑选，再锁参数看独立测试。若看到测试后又调参数，测试已被消耗。
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。
这个无依赖脚本提供秩相关、时间折、库存估值、协方差风险与拒绝路径的小实验。网格部分仅做下穿买入库存，不含卖出回收或真实成交；风险平价部分只演示给定协方差，不是通用优化器。按报告核算，不将小实验当作完整生产策略。
python strategy_labs.py课程数值、价格、账户和案例均为教学假设；固定材料可离线复现。完成标记仅记录学习，不是能力认证、服务批准或收益保证。
本節要點
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