土法炼钢兴趣小组的算法知识备份

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【量化交易】数据陷阱：幸存者偏差、复权、前视、未来函数

2026-05-01 | quant | #survivorship-bias #lookahead #forward-looking #adjustment

系统拆解量化回测里最常见的几类数据陷阱：幸存者偏差、前视偏差、未来函数、数据窥视、复权陷阱、停牌与流动性陷阱、时区与日历对齐。给出 Point-In-Time 财报库的最小可运行实现，演示前视回测与 PIT 回测之间的真实差距，并整理一份回测前自检清单。

【量化交易】回测陷阱：前视偏差、过拟合、数据窥视

2026-05-01 | quant | #backtest #lookahead #overfitting #data-snooping #deflated-sharpe

回测引擎只能保证「语法对」，但真正杀死策略的是「逻辑错、数据脏、推断不严」三件事。本文系统拆解前视偏差（lookahead bias）、过拟合（overfitting）、数据窥视（data snooping）三大陷阱，介绍 Bonferroni、BH-FDR、Family-Wise Error 的多重检验修正，给出 Deflated Sharpe 与概率 Sharpe（PSR）的可运行 Python 实现，配一份 30 条上线前自检清单。