2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)科學(xué)與金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)模型研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)科學(xué)在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)中扮演的角色及其主要優(yōu)勢(shì)。請(qǐng)結(jié)合具體例子說(shuō)明。二、解釋什么是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），并列舉至少三種在金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)探索中常用的可視化方法及其各自的目的。三、假設(shè)你獲得了一組股票的日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)，其中存在明顯的缺失值和異常值。請(qǐng)描述你將采取的步驟來(lái)處理這些數(shù)據(jù)，并說(shuō)明每一步的原因。四、比較ARIMA模型和GARCH模型在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用場(chǎng)景和主要區(qū)別。指出使用ARIMA模型進(jìn)行波動(dòng)率預(yù)測(cè)的局限性。五、解釋特征工程的含義，并針對(duì)預(yù)測(cè)股票價(jià)格（連續(xù)值）這一任務(wù)，列舉至少五種可能的有價(jià)值特征，并簡(jiǎn)要說(shuō)明如何生成或計(jì)算這些特征。六、簡(jiǎn)要描述監(jiān)督學(xué)習(xí)模型在金融市場(chǎng)分類(lèi)任務(wù)（如判斷股票是上漲還是下跌）中的應(yīng)用流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、訓(xùn)練和評(píng)估等關(guān)鍵步驟。七、你使用隨機(jī)森林模型對(duì)某股票未來(lái)一周是否上漲進(jìn)行了預(yù)測(cè)，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。請(qǐng)分析可能的原因，并提出至少三種改善模型泛化能力的措施。八、解釋交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）在金融時(shí)間序列模型評(píng)估中的重要性，并說(shuō)明為何不能簡(jiǎn)單地使用測(cè)試集的最后一段數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估模型性能。九、描述一下使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行高頻交易策略設(shè)計(jì)的典型流程，包括數(shù)據(jù)獲取、特征工程、模型選擇、信號(hào)生成和交易執(zhí)行等環(huán)節(jié)，并指出其中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。十、結(jié)合市場(chǎng)有效性假說(shuō)，討論使用歷史數(shù)據(jù)回測(cè)預(yù)測(cè)模型在實(shí)踐中面臨的根本性挑戰(zhàn)。你認(rèn)為基于歷史數(shù)據(jù)回測(cè)表現(xiàn)優(yōu)異的模型是否一定具有未來(lái)的預(yù)測(cè)能力？為什么？試卷答案一、數(shù)據(jù)科學(xué)通過(guò)提供處理、分析大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的技術(shù)和算法，能夠從金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、關(guān)系和預(yù)測(cè)信號(hào)，從而輔助投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理。優(yōu)勢(shì)包括：處理高維、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力；通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)現(xiàn)非線性關(guān)系；實(shí)現(xiàn)量化交易策略自動(dòng)化；進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和壓力測(cè)試。例如，利用自然語(yǔ)言處理分析新聞情緒對(duì)股價(jià)的影響，或使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘投資組合優(yōu)化策略。二、探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是在正式建模前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性、總結(jié)性分析的過(guò)程，旨在理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、發(fā)現(xiàn)潛在模式、識(shí)別異常值、生成假設(shè)?？梢暬椒捌淠康模?.折線圖：展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)和周期性；2.散點(diǎn)圖：揭示兩個(gè)變量之間的關(guān)系；3.箱線圖：展示數(shù)據(jù)分布的集中趨勢(shì)、離散程度和異常值；4.直方圖：顯示數(shù)據(jù)分布的頻率和形狀；5.熱力圖：展示矩陣數(shù)據(jù)（如相關(guān)性）的強(qiáng)弱和分布。三、處理步驟及原因：1.識(shí)別：使用Pandas等庫(kù)的函數(shù)（如`isnull()`）找出缺失值和異常值的位置；原因：缺失值會(huì)干擾分析，異常值可能源于錯(cuò)誤或極端事件。2.處理缺失值：根據(jù)缺失比例和類(lèi)型，采用刪除（如`dropna()`）、填充（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)填充，或使用插值法`interpolate()`）；原因：避免模型因缺失數(shù)據(jù)而丟失信息或產(chǎn)生偏差。3.處理異常值：先診斷異常值來(lái)源（錯(cuò)誤數(shù)據(jù)或真實(shí)極端情況），然后可考慮刪除、轉(zhuǎn)換（如對(duì)數(shù)變換）或單獨(dú)建模處理；原因：錯(cuò)誤數(shù)據(jù)應(yīng)剔除，真實(shí)但稀有的極端值可能包含重要信息，不宜簡(jiǎn)單刪除。整個(gè)過(guò)程需結(jié)合業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)。四、ARIMA模型（自回歸積分滑動(dòng)平均模型）適用于對(duì)具有時(shí)間依賴(lài)性的非季節(jié)性序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，其核心是捕捉數(shù)據(jù)的自相關(guān)性，通過(guò)差分使其平穩(wěn)。GARCH模型（廣義自回歸條件異方差模型）主要用于捕捉和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的波動(dòng)率（方差的時(shí)變性），認(rèn)為波動(dòng)率不是恒定的，而是依賴(lài)于過(guò)去的波動(dòng)和新聞沖擊。主要區(qū)別在于：ARIMA側(cè)重于水平、趨勢(shì)和季節(jié)性，GARCH側(cè)重于波動(dòng)率的聚集效應(yīng)。ARIMA模型在預(yù)測(cè)均值方面較好，但其對(duì)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)能力有限，通常假設(shè)波動(dòng)率是恒定的或具有簡(jiǎn)單的ARCH效應(yīng)。五、有價(jià)值特征及其生成/計(jì)算方法：1.技術(shù)指標(biāo)：如移動(dòng)平均線（MA）、相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)（RSI）、MACD，通過(guò)計(jì)算收盤(pán)價(jià)、成交量等的歷史移動(dòng)和比率得到；目的：捕捉價(jià)格動(dòng)量和趨勢(shì)。2.波動(dòng)率指標(biāo)：如標(biāo)準(zhǔn)差、ATR（平均真實(shí)波幅），基于歷史價(jià)格變動(dòng)計(jì)算；目的：衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格離散度。3.成交量特征：如成交量變化率、成交量與價(jià)格的聯(lián)動(dòng)（如OBV指標(biāo)），基于成交量數(shù)據(jù)計(jì)算；目的：驗(yàn)證價(jià)格趨勢(shì)的強(qiáng)度。4.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：如利率、通貨膨脹率、GDP增長(zhǎng)率，從公開(kāi)數(shù)據(jù)源獲取并按時(shí)間對(duì)齊；目的：反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)市場(chǎng)的影響。5.基本面特征：如市盈率（P/E）、市凈率（P/B）、股息率，基于公司財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算；目的：反映公司價(jià)值和財(cái)務(wù)健康狀況。6.新聞/情緒特征：通過(guò)文本分析計(jì)算新聞報(bào)道的正面/負(fù)面情緒得分；目的：捕捉市場(chǎng)情緒對(duì)短期價(jià)格的影響。六、流程：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集歷史股票數(shù)據(jù)（如收盤(pán)價(jià)、開(kāi)盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、成交量），進(jìn)行清洗和預(yù)處理，定義目標(biāo)變量（如未來(lái)N天是否上漲，用1表示上漲，0表示下跌），創(chuàng)建特征（如技術(shù)指標(biāo)、時(shí)間特征等）。2.特征選擇：使用統(tǒng)計(jì)方法或模型（如Lasso）篩選掉不相關(guān)或冗余的特征，提高模型效率和泛化能力。3.模型選擇：根據(jù)問(wèn)題選擇合適的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹(shù)或集成模型（隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)）。4.訓(xùn)練：將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練所選模型，調(diào)整超參數(shù)。5.評(píng)估：使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能，常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC（ROC曲線下面積），分析模型在區(qū)分上漲/下跌樣本上的效果。七、可能原因：1.過(guò)擬合（Overfitting）：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)得太好，但也學(xué)習(xí)到了噪聲和隨機(jī)波動(dòng)，導(dǎo)致泛化能力差。2.數(shù)據(jù)分布變化（ConceptDrift）：金融市場(chǎng)環(huán)境、參與者行為等變化導(dǎo)致模型訓(xùn)練時(shí)和測(cè)試時(shí)數(shù)據(jù)分布不一致。3.特征不足或不當(dāng)：使用的特征未能有效捕捉影響未來(lái)走勢(shì)的關(guān)鍵信息，或包含冗余信息。4.模型選擇不當(dāng)：所選模型可能不適合當(dāng)前數(shù)據(jù)的復(fù)雜度或特征類(lèi)型。改善措施：1.正則化：對(duì)模型添加L1（Lasso）或L2（Ridge）懲罰項(xiàng)，限制模型復(fù)雜度。2.交叉驗(yàn)證：使用K折交叉驗(yàn)證等方法更可靠地評(píng)估模型泛化能力，進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)。3.特征工程：創(chuàng)建新的、更具判別力的特征，或使用特征選擇技術(shù)優(yōu)化特征集。4.集成學(xué)習(xí)：使用Bagging（如隨機(jī)森林）或Boosting（如XGBoost）等方法組合多個(gè)模型，提高魯棒性。5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)/重采樣：對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q或重采樣，增加模型對(duì)稀有樣本的魯棒性。6.使用更簡(jiǎn)單的模型：嘗試使用更基礎(chǔ)但泛化能力通常更強(qiáng)的模型。八、交叉驗(yàn)證在金融時(shí)間序列模型評(píng)估中的重要性在于：金融數(shù)據(jù)具有高度序貫性，特別是價(jià)格序列，直接使用時(shí)間倒序劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露（未來(lái)信息被用于訓(xùn)練），從而高估模型性能。交叉驗(yàn)證通過(guò)在保持時(shí)間順序的前提下，將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)小子集，輪流使用一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，能夠更穩(wěn)健地評(píng)估模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上的真實(shí)表現(xiàn)，減少單一劃分帶來(lái)的偶然性。使用測(cè)試集的最后一段數(shù)據(jù)評(píng)估是為了模擬真實(shí)預(yù)測(cè)場(chǎng)景，但必須確保測(cè)試集在模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)過(guò)程中從未被觸及，且劃分方式不能破壞時(shí)間順序。九、典型流程：1.數(shù)據(jù)獲?。簩?shí)時(shí)獲取高頻數(shù)據(jù)（毫秒級(jí)或秒級(jí)），如價(jià)格、成交量、訂單簿信息；原因：高頻交易依賴(lài)極低延遲的市場(chǎng)信息。2.特征工程：計(jì)算基于時(shí)間窗口的統(tǒng)計(jì)量（如價(jià)格變化率、訂單簿深度變化），識(shí)別特定交易信號(hào)模式；原因：捕捉高速變化的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和交易者行為。3.模型選擇：選擇快速訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的模型，如輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、基于規(guī)則的系統(tǒng)；原因：高頻交易要求極快的決策速度。4.信號(hào)生成：模型輸出交易信號(hào)（買(mǎi)入、賣(mài)出、持有）；原因：指導(dǎo)交易策略的執(zhí)行。5.交易執(zhí)行：通過(guò)算法自動(dòng)發(fā)送訂單到交易所執(zhí)行交易；原因：實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的交易機(jī)會(huì)捕捉。關(guān)鍵挑戰(zhàn)：1.延遲：數(shù)據(jù)獲取、計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难舆t影響交易時(shí)機(jī)。2.滑點(diǎn)：實(shí)際成交價(jià)與預(yù)期價(jià)的差異，受市場(chǎng)深度和訂單大小影響。3.交易成本：傭金、稅費(fèi)、市場(chǎng)沖擊等影響利潤(rùn)。4.市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)：做市商行為、訂單簿動(dòng)態(tài)等難以建模。5.模型過(guò)時(shí)：市場(chǎng)環(huán)境快速變化導(dǎo)致模型失效。十、市場(chǎng)有效性假說(shuō)（EMH）認(rèn)為，在一個(gè)有效的市場(chǎng)中，所有已知信息已完全反映在當(dāng)前價(jià)格中，因此基于歷史價(jià)格或公開(kāi)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)無(wú)法持續(xù)獲得超額收益。這給使用歷史數(shù)據(jù)回測(cè)預(yù)測(cè)模型帶來(lái)了根本性挑戰(zhàn)：