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文档摘要

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量化策略模型中的数据异质性问题

引言

在量化投资领域，策略模型的构建与优化始终围绕“数据-模型-收益”的核心逻辑展开。其中，数据作为模型的“原材料”，其质量直接决定了模型的有效性与策略的生命力。然而，现实中的金融数据并非理想的“标准化产品”，普遍存在的数据异质性问题，正成为制约量化策略表现的关键挑战。所谓数据异质性，是指数据在时间、空间、样本等维度上呈现出非均匀、非稳定的特征分布，导致同一模型对不同数据子集的解释力与预测效果存在显著差异。这种异质性可能隐藏于价格序列的波动中，体现在不同资产的联动关系里，或渗透在宏观经济指标与微观交易行为的交互作用间，若处理不当，轻则导致模型过拟合、策略收益回撤