只睡了三个小时，林深是被手机闹钟叫醒的。

睁开眼的时候，花了三秒钟才想起来自己是在沙发上睡着的，那本英文书还摊在茶几上，停留在折角的那一页，笔记本被压在书下面露出半截写满字的纸。

手机上显示早上八点二十分。

茶几上那碗饺子还在，一口没动。

他坐起来，脖子僵得几乎转不动，颈椎发出一串细碎的响声。

林深进卫生间冲了个凉，让自己更精神一点。

到公司的时候还不到九点，电脑屏幕上是他之前的量化模型。

这个模型他前前后后改了不知道多少遍，回测曲线也跑过无数次，但核心框架一直没怎么动过。

他以前的玩法很简单：把过去五年的行情数据全部倒进电脑里，让模型自己学规律，学完了再用同一批数据去验证，看看收益怎么样。

如果收益好看，就再调调参数，直到曲线足够漂亮为止。

现在他知道这叫什么了。

这叫偷看未来。

成绩再好也是假的。

模型在训练的时候已经见过后面的数据，跑出来的收益当然高，但一到实盘就原形毕露。

打开模型的核心代码。

他先改的是数据那一块。

以前他是把所有数据一次性读进去，然后随便切成两块，一块用来训练，一块用来测试。

这种切法最大的问题是不管时间的顺序——可能用来测试的数据里包含了训练数据之后的价格，模型提前看到了“未来”。

林深想起了昨晚在书上看到的那个比喻：做回测应该像开车一样，只能往前看，不能回头。

先用最早的一段时间的数据训练模型，再用紧挨着后面的一段时间的数据去验证，然后把验证过的数据也加入训练，再验证下一段，就这样一步一步往前推。

这个道理说起来简单，写起代码来全是坑。

先是数据就不干净。

他从行情软件导出来的那些cSV文件，日期格式乱七八糟的。

他花了大半个小时清理数据，一行一行地检查，把错的改对，把缺的补上，按时间重新排好。

弄完数据，跑起来又出问题了。

这种一步一步往前推的方法，电脑得反复读取数据，跑一遍比之前慢了四五倍。

他第一次运行的时候，电脑卡了十几分钟，屏幕上的进度条一动不动，他以为死机了，差点直接关机重启。

后来把步长调大了一点，跑得没那么精细了，但好歹能跑完。

还有一个麻烦——结果怎么算。

以前只看一个总收益，省事。
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