Laboratoire · B · Classement transversal
Les résultats internes du modèle qui répond à la question « quelle action fera mieux que les autres ».
Importance des variables
Ce que c'est: La part de chaque variable dans les décisions du modèle : momentum, retournement, volatilité, volume, sommes des rendements résiduels, momentum relatif au secteur et score de meneur sur le graphe.
Quelles données l'alimentent: Le résultat engineB de l'exécution sélectionnée ; la réduction de variance du modèle d'arbres à gradient boosting dans le dernier pli walk-forward. Le coefficient ridge est le signe de la même variable dans le modèle linéaire.
Ce que cela montre: L'importance relative des variables à l'horizon sélectionné.
Ce que l'on peut en conclure: À l'horizon de 21 jours, la domination d'une seule variable (momentum à 12 mois) avec un coefficient négatif indique que le modèle a appris le retournement mécanique inhérent à la construction du rendement résiduel. Vérifiez-le avec le tableau « rendement résiduel / brut » de l'écran Performance.
Coefficient d'information
Ce que c'est: Pour chaque jour, la corrélation de Spearman entre le rang prévu par le modèle et le rang du rendement résiduel réalisé ; la ligne pointillée est la moyenne.
Quelles données l'alimentent: Le résultat engineB de l'exécution sélectionnée ; uniquement les prévisions des fenêtres de test walk-forward.
Ce que cela montre: Des barres du coefficient d'information quotidien, sa moyenne, la statistique t et le nombre de jours.
Ce que l'on peut en conclure: Une petite moyenne positive (0,02–0,05) est réaliste. Une valeur très élevée (comme 0,2) indique qu'il faut d'abord chercher une fuite de données ou un artefact ; dans cette application, la source d'une telle valeur est la définition du rendement résiduel.
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