历史回放怎样隔离未来信息｜数据、筛样本与模型知识

第一层：当时能看到哪个数据版本

ALFRED把数据观察日期与历史可见版本分开。某月份的最终修订数值，不自动等于当月投资者已经看到的数值。中国数据是否保留相应版本，本次未核。

第二层：筛掉样本时知道了什么

期权研究指出，用形成组合之后才能知道的信息剔除疑似噪声样本，同样会产生看未来偏差。时间纪律因此也要覆盖清洗、保留和排除规则。

第三层：模型自己知道了哪些后来资料

按日期训练的语言模型论文将模型检查点与可用训练文本绑定。使用今天的普通模型回看旧事件，即使提示中只给旧文件，也不能据此保证模型权重没有后来知识。

还有研究者试了多少种组合

多信号回测论文讨论方向调整、组合及选择的过拟合。最终保留一个赢家不能抹去此前试过的方案；这与数据可得性问题需要分别记录。

怎样用于阅读旧研究

沿旧结果核对数据版本、排除条件、训练知识界限、开发试验次数和评价日期。缺少哪层就保留哪层未知，不用研究声明代替证据。本页没有重跑原策略，也没有改变任何评分合同。

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