XGBoost 在量化实盘中早已是“基本款”模型了，不少朋友在训练阶段都跑得风生水起，但到了实盘预测环节就容易踩坑：
✅ 我模型训练好了，用的是全历史数据，那我明天到底该怎么预测？ ✅ 预测时我该用哪天的数据？最近20天？30天？还是全历史？ ✅ 预测的是涨跌、收益，还是信号？预测逻辑要和训练怎么对齐？
今天我们就来彻底讲清楚：“训练完模型之后，如何用 XGBoost 正确预测明天”，不仅要跑得通，更要符合实盘逻辑，避免数据泄露。
一、训练模型 ≠ 实盘预测
先把最常见的一个误区拆掉：
训练是回测的世界，预测才是真正面对未来的世界。
你训练时可以随便用历史数据，从 2015 年开始，滚动、切片都行。但你预测时，只能用“今天能看到的”数据来预测“明天”的结果。
举个例子：
- 今天是：2025-06-30（周一）
- 你要预测的是：2025-07-01（周二）的股票涨跌
- 那你模型输入只能用到：2025-06-30 截止的全部特征
二、整体预测流程图解
我们来把预测流程串起来：
历史数据（2015~2025） → 训练XGBoost模型（训练集/标签）
↓
模型训练好 → 保存模型文件（.json/.pkl）
↓
预测日（2025-06-30） → 生成特征X_today（当天横截面）
↓
模型预测 X_today → 输出预测值（涨跌概率/收益/打分）
↓
信号生成/选股/调仓执行
三、预测阶段常见3大误区
❌ 误区1：拿未来数据预测未来
很多人会在预测 7月1日 时用到 2025-07-01 的数据来算特征，这直接泄露未来，实盘是拿不到的。
正确：只能用 2025-06-30 的数据构造特征。
❌ 误区2：输入最近20天的横截面预测
你不需要输入“最近N天”的数据，XGBoost 不需要序列特征，只预测一天就输入一天。
正确：只需要 1 行横截面特征（每只股票）当天的因子数据。
❌ 误区3：训练用全历史，预测也得输入全历史
训练用全历史没问题；预测时，只用当天数据（1 行 per 股票）即可。
四、实盘预测核心逻辑：今天数据预测明天
如果你训练模型时是：
特征 X_t ：今天的特征（均线、市值、换手率等）
标签 y_t+1 ：明天的涨跌 or 收益
那么你预测时应该这么做👇：
✅ 步骤1：加载训练好的模型
import joblib
model = joblib.load("xgb_model.pkl") # 或者用 xgb.Booster 接口
✅ 步骤2：构造今天的特征 X_today（横截面）
import pandas as pd
X_today = features_df[features_df['date'] == '2025-06-30']
⚠️注意：
- 你训练时用的是什么特征字段、顺序、预处理（标准化/缺失填充），预测时都必须一致；
- 特征不能包含未来信息（如明天的最高价、收盘价等）。
✅ 步骤3：模型预测每只股票的信号
# 二分类模型（比如涨/不涨）
y_pred = model.predict_proba(X_today)[:, 1] # 输出“上涨概率”
# 回归模型（比如预测未来1天收益）
y_pred = model.predict(X_today)
你可以根据输出的预测值设置阈值，生成信号，例如：
X_today['score'] = y_pred
X_today['signal'] = (X_today['score'] > 0.6).astype(int)
✅ 步骤4：输出选股池、调仓信号
long_list = X_today[X_today['signal'] == 1].sort_values(by='score', ascending=False).head(10)
你就可以将 long_list 中的股票作为次日开盘要买入的目标了。
五、实战建议 & 常见策略设置
📌 特征准备建议
-
因子应该来自当日能获取的数值，比如：
- 技术指标（MA、RSI、ATR）
- 市值、换手率、波动率
- 行业、概念归属
- 高频聚合特征（如 5 日收益均值、20 日波动率）
📌 模型训练周期建议
- 模型不建议每天训练，可按月、按季度重训练；
- 使用滚动窗口训练模型（如最近1年），能兼顾模型稳定性与适应性；
- 每次训练模型时注意避免数据泄露（如未来数据或 label 泄露入X）。
小结一句话
训练是历史问题，预测是实盘问题。真正的模型落地，是你如何用“今天可得的全部信息”，判断“明天的走势或信号”。
搞清楚这一点，才是真正从科研模型走向策略实盘。
