窗口决定样本，样本决定结论，方法的第一步不是算，而是选。
全部问题
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五段分桶不是越细越好，边界要能覆盖重心，也要留出尾部。
遗漏是间隔记录，不是概率承诺，统计口径必须和解释分开写。
先定参数再跑数据，验证段不调参，成绩按样本外算。
对半结构意味着短期噪声大，方法要把样本量和比例一起报。
覆盖面和成本是一对，期望值要把投入期数算进去。
先定模型池，再定权重，最后用样本外数据验收，顺序不能反。
走势图看顺序，分布表看厚度，两者混用就会把噪声当信号。
训练集只能用来定参数，验收必须换一段没参与过拟合的数据。
反复调参、窗口随意换、只报最好的一段，这些都是过拟合的温床。
问题决定样本，样本决定方法，顺序反过来就容易白忙。
字段设计一次到位，清洗和统计的工作量会少一半。
去重、对齐、标注、复核，顺序错了就要返工。
按和值、按区间、按大小，三套频次回答的是三个不同的问题。
窗口长度不同，直接比次数没有意义，要换成比例。
排序、概率、区间，三种输出对应三种读法，别混着用。
每多一个参数，就多一个过拟合的入口。
按时间切还是随机切，结论的适用范围完全不同。
覆盖率、稳定性、最大回撤，缺一个都看不全方法的表现。
数据误差、参数误差、模型误差，混在一起就无从下手。
在什么样本、什么窗口、什么参数下成立，必须写清楚。
先看谁的口径更贴近当前问题，再看历史稳定性。
条件越苛刻，剩下的样本越少，结论也越不稳。
结果出来再找原因，几乎总能找到一套说得通的解释。
调参调到满意为止，等于把测试集也变成了训练集。
版本留档不只是备份，也是复盘时对比的依据。
一次只改一个变量，其余条件全部锁死。
给自己看和给别人看，图的重点完全不同。
换来换去，最后连哪套参数有效都说不清。
先写下否证条件，才不会在结果不好时临时找理由。