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个人学习笔记

研究问题与数据约定

机器学习 · 机器学习 · P0
本章目录

学完后，你应能独立完成

  • 定义股票日期面板的一行、信息集和标签
  • 区分训练损失、选模指标和交易目标
  • 手工核对开盘到开盘的未来收益
OBSERVE / 交互实验

改变一个条件，观察发生什么

浏览器内即时教学计算；Python 实验结果另列于代码区。图形与数值一起核对。

01

一行样本是一项预测决策

假设你在 t 日收盘后，用当时可得的价量因子，为每只股票产生一个分数。长表的一行由 信号日期 × 股票唯一确定，X 的列是因子，y 是之后实现的目标。模型参数从允许的训练样本估计；λ、树深、窗长、训练频率属于需要预先约定或在开发期选择的超参数。

1000 只股票 × 250 日不等于 25 万个独立试验。同日股票共享市场和行业冲击，相邻日期又共享状态。行数说明计算规模，日期与依赖结构决定有多少新信息。更复杂的模型不能凭行数自动获得可信的泛化能力。

02

把标签画在时间线上

本课程统一采用：t 收盘形成信号，t+1 开盘进入，t+k+1 开盘退出。k 表示两次开盘之间的交易日间隔。k=5 时，是 t+1 到 t+6，不是 t 到 t+5。这里的日期位置是教学交易日索引；真实数据需要交易所日历。

构建离线标签当然会用到未来价格；关键是训练时该标签是否已成熟。特征可得时点 ≤ 决策时点，标签可得时点 ≤ 训练截止时点，二者需要分别检查。发布、到达和清洗延迟也属于时点约定。

\[y_{i,t}=\frac{O_{i,t+k+1}}{O_{i,t+1}}-1\]
  1. 股票内排序，检查日期与股票键唯一。
  2. 按股票分别 shift(-(k+1)) 与 shift(-1)，避免跨股票取未来价格。
  3. 保留入口、出口与实际 label_available_time；尾部缺少退出价格时标签为 NA。
03

回归、分类和排序回答不同问题

回归预测收益水平；分类估计上涨或超过阈值的概率；排序强调同日股票之间的先后。把未来同日收益转成 rank 可以作为标签，但它不允许出现在当时输入中。排序的 query 通常是一个日期，而不是把所有年份的股票混成一组。

绝对收益、市场超额、行业超额、波动调整收益会改变目标。波动调整的分母若用于输入处理，应在决策时可得。目标不能在查看最终测试表现后悄悄换成效果更好的版本。

04

训练好、排名好、交易好是三种判断

MSE 衡量收益水平误差，逐日 IC/Rank IC 衡量截面相关或次序，交易表现还依赖持仓、成交、换手、费用和风险约束。一个正向缩放后的分数可能保留排序，但 MSE 明显变化。

五日 top-bottom 标签差是预测诊断。每天计算的五日标签彼此重叠，不能把它们直接作为每日收益连乘净值。现实长仓选股还需单独检查多空两端、行业/规模暴露和不能成交的股票。

05

先约定能复核的研究合同

在模型之前写清：历史股票资格、数据可得性、标签、训练截止、滚动政策、开发折、候选空间、选择指标、最终测试与评价集合。未知字段先标未知，不能用模型名称填补。

合理基线至少包括预先规定的单因子、有依据的等权和 Ridge。各模型可以使用明确声明的特征子集，但应基于同一允许信息集、同一标签与同一评价集合。后面的完整案例会落实这些约定。

IMPLEMENT / 完整代码

从算法到一次真实运行

代码在本地 Python 中执行，HTML 内展示参考实现和本轮运行结果。请先独立完成练习，再展开完整参考文件。

fundamentals.py / 核心函数
def make_panel(seed=42, T=180, N=24, k=5, mechanism="linear"):
    """Illustrative weekdays, 6 AR factors, future open-to-open k-day label."""
    if mechanism not in {"null","linear","interaction","regime"}:
        raise ValueError("Unknown mechanism")
    rng=np.random.default_rng(seed)
    dates=pd.bdate_range("2020-01-02",periods=T)
    factors=np.empty((T,N,6)); factors[0]=rng.normal(size=(N,6))
    for t in range(1,T):
        factors[t]=.6*factors[t-1]+.8*rng.normal(size=(N,6))
    factors[:,:,3]=.9*factors[:,:,0]+.15*rng.normal(size=(T,N))
    prices=np.full((T,N),100.)
    for t in range(T-1):
        x=factors[max(0,t-1)]
        signal=np.zeros(N)
        if mechanism!="null": signal=.0015*x[:,0]
        if mechanism in {"interaction","regime"}: signal += .0015*x[:,1]*x[:,2]
        if mechanism=="regime" and t>=int(.65*T): signal -= .002*x[:,0]
        noise=.006*rng.standard_t(5,N)/np.sqrt(5/3)+rng.normal(0,.002)
        prices[t+1]=prices[t]*np.exp(signal+noise)
    panel=pd.DataFrame(factors.reshape(T*N,6),columns=[f"x{i}" for i in range(6)])
    panel["date"]=np.repeat(dates,N); panel["stock"]=np.tile([f"S{i:03}" for i in range(N)],T)
    panel["tpos"]=np.repeat(np.arange(T),N); panel["open"]=prices.ravel()
    panel["signal_time"]=panel.date+pd.Timedelta(hours=15)
    panel["feature_available_time"]=panel.signal_time
    labels=panel.groupby("stock").open
    panel["y"]=labels.shift(-(k+1))/labels.shift(-1)-1
    exit_dates=pd.Series(dates).shift(-(k+1)).to_numpy()[panel.tpos]
    panel["label_available_time"]=exit_dates+pd.Timedelta(hours=9,minutes=30)
    return panel

def validate_panel(frame):
    if frame.duplicated(["date","stock"]).any():
        raise ValueError("Duplicate (date,stock) keys")
    if frame[["signal_time","feature_available_time"]].isna().any().any():
        raise ValueError("Missing availability timestamps")
    if (frame.feature_available_time>frame.signal_time).any():
        raise ValueError("Feature was unavailable at decision time")
    if (frame.y.notna() & frame.label_available_time.isna()).any():
        raise ValueError("Known label has unknown availability time")

def time_fold(frame, start, end, train_start=0):
    """Train at prior signal day's 15:00; dates [start,end) are held out."""
    validate_panel(frame)
    dates=frame.date.drop_duplicates().sort_values().reset_index(drop=True)
    if not 1<=start<end<=len(dates) or not 0<=train_start<start:
        raise ValueError("Invalid date fold")
    cutoff=dates.iloc[start-1]+pd.Timedelta(hours=15)
    train=frame[(frame.date>=dates.iloc[train_start]) & (frame.date<dates.iloc[start])
                & frame.y.notna() & (frame.label_available_time<=cutoff)].copy()
    valid=frame[frame.date.isin(dates.iloc[start:end]) & frame.y.notna()].copy()
    if train.empty or valid.empty: raise ValueError("Empty fold")
    return train,valid,cutoff
下载本节 .pypython fundamentals.py依赖版本见首页，示例只使用合成数据。
查看本轮本地运行记录 · 2026-10-12
{
  "cutoff": "2020-01-15 15:00:00",
  "train_signal_positions": [
    0,
    1,
    2,
    3
  ],
  "train_rows": 12,
  "validation_rows": 12,
  "label_head": [
    {
      "tpos": 0,
      "open": 100.0,
      "y": 0.004185886405229544
    },
    {
      "tpos": 1,
      "open": 100.18749552002413,
      "y": 0.009503821620656216
    },
    {
      "tpos": 2,
      "open": 99.87298188241014,
      "y": 0.011144839929125405
    },
    {
      "tpos": 3,
      "open": 99.99758346812865,
      "y": 0.018177726537848216
    }
  ]
}
RECALL / 闭卷自测

先回答，再看提示和答案

Q01

在 s−1 收盘训练，五日标签最新可用的信号位置是多少？

一级提示

先写出 entry、exit 和 cutoff。

参考答案与条件

退出位置 t+6 必须不晚于 s−1，因此 t≤s−7；前提是退出开盘标签当天已经到达。

Q02

未来收益做同日 rank 是泄漏吗？

一级提示

先写出目标、信息集和所需条件。

参考答案与条件

作为目标 y 可以；作为信号时的输入 X 不可以。训练还要等待该日所有必要目标成熟。

Q03

随机拆股票日期行的分数很稳定，是否证明未来有效？

一级提示

先写出目标、信息集和所需条件。

参考答案与条件

不能。训练与验证可能共享日期状态、共同冲击或未来信息。需要符合未来预测目的的日期验证。

TRANSFER / 独立练习

把知识迁移到一个新任务

造 3 只股票 × 12 个交易日的价格表，手算 k=1 与 k=5 的三个标签；写出每个标签的可用时刻。把一只股票的缺失价格保留为 NA，再解释它如何影响评价集合。

这里保存学习笔记，不在浏览器执行 Python。A/B/C 由你按独立完成程度填写。

参考与进一步阅读

在线文档可能比本地固定版本更新；API 行为以已验证代码和版本记录为准。

掌握状态与复习

关掉资料独立完成后记 A；提示后完成记 B；需要重学记 C。

记录尽量保存在当前浏览器，建议定期导出备份。