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365天量化金融14: 一个数字,看穿策略是真的还是过拟合 ### 你将学到什么 - 理解 R² 的几何直觉 — 棍子贴散点的紧密度,以及 R² 在零到一区间的物理含义 - 掌握 R² = 1 - SS_res/SS_tot 的计算和'解释方差占比'的核心解读 - 区分'高贝塔 + 高 R²'、'高贝塔 + 低 R²'、'低贝塔 + 低 R²'三种股票画像 - 知道为什么 Adjusted R² 比普通 R² 更可靠 — 加垃圾变量也能把 R² 推上去 - 掌握 in-sample R² vs out-of-sample R² 双值报告纪律 — 出样本 R² 跌幅大于一半视为过拟合警告 - 识别'主动基金 R² 大于零点九五'是 closet indexing 抱指数,不是真 alpha ### 课程特色 - 真实美股/A 股数据实战 - 可运行的 Python 代码 - 华尔街从业者视角:量化研究员的核心日常 - 主战场 A 股,也讲港股/美股/加密策略 - 配套 PDF 课件、视频、Notebook 三件套 ### 适合人群 - 想从主观炒股转量化的散户 - 对量化投资感兴趣的金融专业学生 - 想从数据科学转向量化金融的工程师 - 散户希望系统学习量化方法的策略爱好者 ### 课程大纲 本节课内容概要: 1. R² 的几何直觉:棍子贴散点贴得有多紧 2. 公式背后的直觉:R² = 1 - 残差方差 / 总方差 3. Adjusted R²:多变量回归的诚实者 4. in-sample R² vs out-of-sample R² 5. 高 R² 不一定是好事 — closet indexing 警钟 ### 配套资料 1. 配套课件 2. Python 源代码 #量化交易 #量化交易 #量化交易策略 #投资 #投资思维
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