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第87章 加入验证集（第2页）

splits=[]

start_idx=0

whilestart_idx+train_years+val_years＜=len（data）:

train_end=start_idx+train_years

val_end=train_end+val_years

train_indices=list（range（start_idx，train_end））

val_indices=list（range（train_end，val_end））

splits.append（（train_indices，val_indices））

start_idx+=1#每次滚动一个时间单位

returnsplits

写完后，他跑了一遍测试。

用A股沪深300指数2010年到2023年的日线数据，设置5年训练1年验证，程序生成了8组不同的训练-验证组合。

“这样应该够了”

。

林晨揉了揉发酸的眼睛。

但验证集只是第一步。

真正的考验在样本外测试——用模型完全没见过的、最新的数据进行最终评估。

林晨做了个决定：把2023年全年数据留出来，作为最终的测试集。

用2010-2022年的数据做滚动交叉验证，选出在多个验证期表现最稳定的模型参数，最后再用2023年的数据看真实效果。

这个流程，专业量化机构叫“walk-ForwardAnalysis”

（向前步进分析），是避免过拟合的黄金标准。

凌晨四点，程序开始运行。

屏幕上的进度条缓慢移动，每一次滚动窗口分割，模型都要重新训练一次。

8组验证，意味着要训练8次模型。

林晨那台三年前的游戏本风扇狂转，cpU温度飙升到85度。

他起身走到窗边。

城中村的凌晨很安静，远处偶尔有外卖骑手的电动车驶过。

楼下那家潮汕粥铺已经亮起灯，准备早市的食材。

半年前，他还在跨境电商公司加班到这个时候，为了一个促销活动页面。

现在，他为一个验证流程的代码熬夜。

身份变了，但那种沉浸在心流状态的感觉，没变。

一个小时后，程序跑出第一轮结果。

林晨坐回电脑前，屏住呼吸看屏幕上的输出：

第1组验证（2010-2014训练，2015验证）：年化收益率12.3%，最大回撤-8.7%第2组验证（2010-2015训练，2016验证）：年化收益率9.8%，最大回撤-10.2%第3组验证（2010-2016训练，2017验证）：年化收益率15.1%，最大回撤-7.3%...第8组验证（2010-2021训练，2022验证）：年化收益率6.4%，最大回撤-12.5%