基于组合交叉样本验证框架量化回测过拟合概率

基于组合交叉样本验证框架量化回测过拟合概率

研究如何利用组合交叉样本验证（Combinatorial Purged Cross-Validation，CSCV）框架来量化金融市场中交易策略回测的过拟合概率。

回测过拟合是指在历史数据上表现良好的交易策略，在实际交易中却可能失效的现象。这是由于策略开发过程中过度优化参数或选择偏差导致的。传统方法难以准确评估回测过拟合的程度，而 CSCV 框架提供了一种新的解决方案。

CSCV 通过将历史数据分成多个训练集和测试集的组合，并在每个组合上独立进行回测，从而更全面地评估策略的性能。通过分析不同组合上的回测结果，可以估计策略在未来数据上的表现，并量化其过拟合的概率。

首先介绍了 CSCV 框架的原理和算法，然后将其应用于实际的金融市场数据，并与传统方法进行了比较。结果表明，CSCV 框架能够更准确地评估回测过拟合的概率，为交易策略的开发和评估提供了更可靠的工具。