经济数据分析 | Python实现经济数据时序特征稳定的验证策略

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    • 程序设计
    • 学习总结
    • 参考资料

在金融相关的诸多问题中，例如在股票市场的建模的时候，我们会碰到非常多时间序列的问题，如何保证我们模型能够在线下和线上都取得相近的结果至关重要，如果线下效果好，但是线上却远不及预期，这可能是毁灭性。本篇文章介绍一套时间序列验证策略。

• 这两种策略不用多说，因为是随机shuffle的，或者按照标的进行随机shuffle的，这毫无疑问我们会用到未来的信息，而这明显在时间序列里面就是不适用的，所以非常不建议大家时序建模用此来进行模型的验证。
• 例如我们两个不同的标的有下面两个时间段，（注：这非常常见，例如有些标的可能在某个时间段已经退市了，在此之后便不在有相关的行情等信息。

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