【其他】为啥同样的模型，同样的因子，2个模板跑出来的结果天差地别

由bqj3l2oq创建，最终由jayjaypp更新于2025-06-05 05:39 被浏览 36 用户

2个相同的模板，参数一样，数据一样，同样的因子，换了个模板，结果天差地别，到底是哪里出现了问题，

哪个是正确的，哪个出问题了\n\n第一个是新建的模板策略

https://bigquant.com/codesharev3/e00be70e-dc29-4df0-b7b2-516258ddf9bd

第二个是周一直播分享的机器学习模板

https://bigquant.com/codesharev3/38c7cd41-faee-4c1e-83ab-09680b2f1d59

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评论

求帮忙解答，研究了一晚上都没搞清楚
中间还有很多步骤都会导致回测差异，建议你按照以下步骤进行排查：
1. 对比两个策略的训练集和测试集是否一致，如果不一致，则向前逐步排查哪一步导致数据不一致。
2. 看下模型预测结果数据是否一致，如果一致，则在回测引擎里面打印具体的委托情况，如果发现委托不一致，则看下当天的数据是否有差异。重点看下因子值相同时，股票顺序是否不一致。
必定会不一样
1.过滤条件
st_status==0 & price_limit_status==2 | price_limit_status ==3 & low>low_1
一个是前置过滤，一个是后置过滤。影响最大的是打标 label 值很不一样。
all_cbins(_clipped_return, 70) AS _binned_return 是对全局数据打70个标label
前者是前置过滤，打标时数据必定比后者少。
也就是前者是先过滤完数据再打标，后者是先全局数据打标，再过滤数据。
2.过滤条件不一致
后者过滤是带有 | 或，前者没有
总结就是训练数据不一样

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