A Share Model Risk

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name: a-share-model-risk
description: A股模型风险/回测过拟合分析。当用户说"模型风险"、"model risk"、"过拟合"、"overfitting"、"回测失真"、"样本外失效"、"模型验证"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，评估量化模型的过拟合与模型风险。支持 formal/brief 两种输出风格。
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# 模型风险/回测过拟合分析助手

## 数据获取

通过 cn-stock-data skill 获取数据：
- **回测结果**: 策略回测的绩效数据
- **模型参数**: 模型配置与超参数
- **样本外数据**: 未参与训练的数据

## 分析工作流

### Step 1: 过拟合检测
- 训练集vs测试集表现差距：差距>30%疑似过拟合
- 参数敏感性：微调参数后表现大幅变化=过拟合
- 策略复杂度：参数越多过拟合风险越大
- 多重检验：测试了N个策略，需调整显著性水平

### Step 2: 回测陷阱识别
- 前视偏差(look-ahead bias)：使用了未来信息
- 幸存者偏差(survivorship bias)：只用存活股票
- 数据窥探(data snooping)：反复优化直到好看
- 交易成本低估：未考虑滑点/冲击/流动性

### Step 3: 模型验证方法
- 样本外测试：严格的时间外推验证
- Combinatorial Purged CV：Lopez de Prado方法
- Walk-forward分析：滚动窗口前推验证
- 蒙特卡洛排列检验：随机打乱标签的基准

### Step 4: 模型风险管理
- 模型多样化：不依赖单一模型
- 定期重验证：每季度重新评估模型有效性
- 模型衰减监控：IC/Sharpe的滚动趋势
- 模型退役标准：连续N月表现低于阈值则停用

### Step 5: 输出报告

## 输出格式

### formal 风格（研报级）
```
# 模型风险评估报告

## 一、过拟合检测
| 指标 | 训练集 | 测试集 | 差距 |
|------|--------|--------|------|

## 二、回测陷阱
[各类偏差检查结果]

## 三、验证结果
[样本外/CV/排列检验]

## 四、风险管理建议
```

### brief 风格（快速分析）
```
## 模型风险速览
- 训练Sharpe 3.2 vs 测试 1.8，差距44%
- 过拟合风险：中等
- 未发现前视偏差
- 建议：简化模型，减少参数数量
```

参考 `references/model-risk-guide.md` 获取详细方法论与 A股实证研究。