使用機器學習時，較低的 MSE 會導致更少的利潤

在使用機器學習預測股票時，較低的均方誤差會導致回測後的利潤減少還是實驗中有錯誤？

我在此處的交叉驗證論壇連結上對類似問題的回答可能很有用。簡而言之，您需要優化利潤而不是 MSE - 兩者不一定是一回事。

可以，這取決於您的交易策略。

假設模型 1 預測第二天的相對收益為 0.1，模型 2 預測相對收益為 0.3，而實際收益為 0.15。

Model1 的 RMSE 誤差較低。

如果您的交易策略是在模型預測次日回報為正時買入，並且按照與模型預測成正比的交易量買入，那麼在模型 2 的情況下您會買入更多資產，即使準確度較低。但在這種情況下你會賺更多的錢。即模型1 的PNL 將小於模型2 的PNL。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/45390