天驭学院 · 教学材料 · 量化策略开发
分步講解（文字）
过拟合检测
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
过拟合检测不能证明策略永远有效，但可发现选择依赖。看样本外衰减、参数敏感性、成本压力和置换基线，比一个指标更可靠。
冻结候选→加倍成本→邻域扰动→时间外检验→与简单基线比较→记录所有结果。
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%。
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。
虚构策略训练净收益12%、验证1%、最终测试−3%；费用从每次1bp升到3bp后测试降至−6%。这不证明永远无效，但足以否定“已经可靠通过”的表述。不能删除测试亏损段重新命名训练期。
“以后会修复”的解释不等于证据；负结果也是合格研究成果。
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
完成标记仅记录个人学习，不代表能力认证。练习使用教学假设或合成数据，不要求真实开户、入金或交易。