量化模型通常会涉及到超参数的使用，例如用到的特征数量、延时数量或者训练样本的时间窗口等，如何决定这些超参数需要一定的技巧。

今天的直播我们讨论几种较常见的模型选择标准，第一种是AIC(Akaike information criterion),该标准用来平衡模型的拟合度和自由参数的数量，第二种是BIC(Bayesian information criterion)，该标准在第一种基础上还考虑了模型样本数量的影响，如果模型样本数量够多的话，参数数量可以适量增多，第三种是CV(Cross Validation), 这种方法并不使用全部样本来训练模型而是预留一定数量的样本用来做独立的模型评价。本报告利用周频时间序列模型作为例子，这个模型根据基本面数据对期货主力合约未来一周的收益率进行预测，里面涉及到因子数量和周度延时两个超参数。这两个超参数根据这三种信息量准则进行选择，然后根据计算量和样本外回测效果来评价这三种信息量准则。华泰期货诚邀您的参加！

一、会议时间：2018年5月30日15：30

二、会议主题：量化模型的信息量准则

三、会议主讲人：陈维嘉

四、会议形式：直播平台（扫描或长按以下二维码即可参会）

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