※ 引述《liton (欧吉桑留学生)》之铭言： : ※ 引述《Sargent001 (KKK)》之铭言： : : 请问版上各位先进! : : 对於风险值的估计结果,通常会使用前向与回溯两种方试进行模型效率检定. : : 我目前已经知道一种检验方式,就是将资料分成两段,例如将1000天分成750天 : : 与250天,之後以前段750天估计的风险值与第751天进行比较,检验第751天的 : : 实际损益是否超过利用前750天资料所估计的风险值,并藉由移动试窗方式继 : : 续比较第752天.753天......第1000天.最後计算全部被穿越的次数. : : 以上的方法我不确定是前向(forward)或回溯(back),另外,我主要想请教的是 : : 到底另一个验证方法如何进行??? 小弟驽钝,烦请各位神人解答!!!!!!!!!!! : : thanks~ Good Luck !!! : 我个人看法是这是forward : 假设今天是第1000天 : 每750天就是一个in-sample period : 也就是测试要使用哪个变数 以及该变数的参数为何 : 那麽每个第750天的moving window就是test period : 这是在测模型稳定度的 : 也就是forward法 也就是implementation validation : 至於back法 主要是变数与参数固定後所测得到的穿透次数 : 这是在检查模型的预测能力哪边出问题的 也就是on-going validation : 以上仅供参考 我的想法是将以1000日为所有样本进行风险值估计,再将估计结果与 过去1000笔样本进行比较,计算穿越次数,不知道这样是否 make sense @@ 请各位指教! 看了许多paper,对前向与回溯测试定义都不太明了... --

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