标签： #样本外预测

机器学习做量化最隐蔽的坑之一：直接用价格（非平稳）会引入伪相关，用收益率（一阶差分）又把记忆全丢掉。分数差分 fracdiff 用 0<d<1 的阶数，在「平稳」与「记忆」之间取折中。本文换一个应用视角——不是做特征，而是用 fracdiff 选 d 来服务「样本外预测」：在差分序列上拟合 AR(1) 外推，发现预测误差随 d 呈 U 形，最优 d≈0.65，并在多预测期上证明平稳化的优势随外推越远越明显。配 3 张真实图表与完整 Python（中阶）。