量化实战入门（17）数据陷阱

数据陷阱：垃圾进，垃圾出

量化投资通过系统化和自动化的方式，可以处理大量的信息，将复杂的投资决策简化为可执行的算法，避免了情绪导致的投资错误，而且可以快速调整和优化投资策略，提高了投资的效率和稳定性。然而，尽管量化投资有这么多的优点，但也隐藏着许多投资者可能忽视的危险。在本章中，我们将探讨量化投资的常见陷阱，包括：
数据陷阱：数据质量或计算问题会对模型造成不利的影响。
前视偏差：我们在策略回测时知道所有的历史信息，但站在过去的角度，所有“当时”之后的信息都是未知的，如果在过去的时点使用了“未来”的信息，就会陷入前视偏差。
幸存者偏差：在投资中我们常常只看到成功的一面，而忽视了失败的一面，就像在车厢里调查买车票难不难一样，幸存者偏差会夸大模型的效果。
优化偏差：过度的优化策略，即便策略在样本内数据中表现很好，但在样本外就会失效。
实盘偏差：如果忽视了实际交易中的限制，策略回测中的情形在实盘是无法实现的。
我们会讨论这些问题的成因，以及如何避免或者最小化这些风险。
本节介绍数据陷阱。数据是量化模型的输入项，如果数据本身存在问题，或处理数据的方法存在问题，就会“垃圾进，垃圾出”，因此应注意规避数据陷阱。
常见的数据陷阱和预防措施有以下一些：
一、数据质量问题
量化投资涉及众多数据，数据的获取的途径也多种多样，要注意这些数据可能存在各种问题，如：错误值、缺失值、异常值、重复值、格式不一致、单位不一致等。如果输入模型的数据质量差，那么模型的预测结果也很可能不准确。
我们可以从以下几个方面来避免数据质量陷阱：

选择质量有保障的数据源
量化数据的来源有从网上爬取的，也有从数据供应商处获取的，有免费的，也有收费的，通常而言专业的数据供应商提供的数据质量更有保障。
进行数据清洗
数据清洗就是对错误值、缺失值、异常值、重复值、单位不一致、格式不一致的数据进行预先处理，有关数据清洗的内容在后面的章节会专题讨论。
二、复权价格的问题
由于分红、配股等事件，股票价格存在复权问题，复权的方法有前复权、后复权等，量化模型采用哪种复权方法是需要考量的。
前复权是以最新的价格变动为基准，将所有历史数据按照这个基准进行调整。对于有持续分红的公司来说，前复权价如果回溯的时间很长，可能会出现负值。股票价格出现负值是不合常理的，会导致数据分析出现异常或错误。
前复权价格在每次除权除息事件后，都需要根据最新的价格重新计算所有的历史数据，这时如果因子库中的因子值是以前复权价格计算的，就需要更新所有的历史数据，否则会导致数据错误。
而后复权的价格由于跟实际价格可能相差巨大，不适用于实盘。
复权的具体内容在后面的章节会专题讨论。
三、数据维度的问题
量化投资的数据通常涉及时间序列和横截面两个维度，新手有时候在处理数据时会混淆或忽视了这两个维度的区分，比如在进行时间序列运算时混进了横截面的数据，或在进行横截面运算时混进了时间序列的数据，这些都会导致运算结果错误。
有关数据维度的问题在后面的章节会专题讨论。
四、零值和负值导致的计算问题
数据的零值和负值可能会导致多种计算问题，主要涉及到那些在计算过程中需要用到除法、对数、平方根等运算的场合。以下是一些具体的例子：
分母为零
在金融公式中，分母为零会导致异常值。如果分母有可能出现零值，需要规定好处理规则，例如在分母中加一个小数，或当分母为零时返回值也是零，具体处理方法要视实际情况而定。
分母为负数
以股票的市盈率PE为例：
PE = 每股价格 / 每股收益
通常情况下，PE越小估值越便宜。但当每股收益出现负数时，PE也为负数，这时就不是PE越小估值越便宜了。如果此时对多只股票的PE进行排序，要选出估值最低的股票，就会出现预料之外的结果。
解决这个问题的方法是用EP取代PE：
EP = 每股收益 / 每股价格
EP越大估值越便宜，这样就不会受每股收益为负的影响。
对数转换
当我们尝试对负值或零进行对数转换时，会遇到问题。例如，很多金融模型需要对收益率进行对数转换。当收益率为零或者负值时，对数转换会导致异常值。
几何平均数
当我们尝试对负值或零计算几何平均数时，会导致异常值。
平方根
如果你需要计算数据集中值的平方根，而数据集中含有负值，这也会导致错误。
五、样本数据量的影响
样本数量不足
量化策略基于历史数据进行分析验证，因此，样本数据的数量会直接影响回测的可靠性。如果样本数量过少，可能会导致回测结果的可信度不足。
样本时间范围限制
一个鲁棒性强的策略应该能够在各种市场环境下均能表现稳定。如果样本数据的时间范围过短，未经过牛市、熊市、震荡市等各种市场状态的验证，那么该策略可能存在较大的风险。
在本节，我们详细讨论了量化投资中常见的一个问题：数据陷阱。我们深入了解了“垃圾进，垃圾出”这一概念并探索了它在量化投资中的具体体现。数据的质量直接影响了分析的准确性和策略的有效性。如果我们使用的数据存在偏差、错误或不完整，那么我们的模型和策略可能会产生误导，导致投资表现不佳。
我们也讨论了如何避免这个陷阱，包括选择可靠的数据源，进行细致的数据清洗和检查，以及使用适当的方法来处理数据。这些都是我们在进行量化模型构建和策略设计时必须关注的要点。