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常用的数据集测试的有哪些步骤？

数据集测试的基本假设是，对于某个证券，我们所接收到的数据服从的分布是不随时间变化的，并且以不同频率进行采样时，数据的分布性质也应该是一致的，例如，美元/加元的I分钟数据的分布应该与过去一年的1分钟历史数据的分布一致。当然，数据集测试允许分布随时间有些许变化，但是这个变化不能太剧烈，除非是当时发生了大规模市场崩溃的情形。

一个比较常用的数据集测试方法是检验自相关系数的一致性。其实现步骤如下:

1.以给定频率对数据集进行采样，比如说，以10秒为间隔。

2.以30-1000个观察值为移动窗口估计自相关系数。

3.将得到的自相关系数映射到一个分布，找出异常值，并明原因。我们还可以对分布的性质做进一步分析以回答如下问题:

分布特性在过去一个月、一个季度或是一年里是否有改变?

这些改变是代码版本不同引起的吗?是不是在产品包中增加或移除了一些程序导致的?

以上的测试应当在不同的抽样频率之下重复进行，以确保不存在系统性的偏差。