Laboratoire · D · Consensus
Les résultats internes de D · Consensus, qui combine les trois modèles : la règle d'acceptation, la répartition des quatre états dans le temps et le degré de ressemblance des modèles entre eux.
Règle d'acceptation
Ce que c'est: Des encadrés indiquant, pour chaque horizon, si le consensus bat ses composantes.
Quelles données l'alimentent: Le résultat engineD de l'exécution sélectionnée ; les taux de réussite dans la même fenêtre walk-forward.
Ce que cela montre: Accepté, ou quelle composante est au moins aussi bonne que le consensus.
Ce que l'on peut en conclure: Si le consensus est rejeté, la combinaison n'apporte aucune valeur ; en général un seul modèle domine et les autres ajoutent du bruit.
Répartition des quatre états dans le temps
Ce que c'est: Un graphique en aires empilées du nombre d'actions dans les états signal fort, événement à direction incertaine, faible et aucun, chaque jour.
Quelles données l'alimentent: Le résultat engineD de l'exécution sélectionnée ; les signaux de D · Consensus à l'horizon d'un jour.
Ce que cela montre: Pour chaque jour, le nombre d'actions dans lesquelles chacun des quatre états a été observé, sous forme d'aires colorées empilées ; la hauteur totale des aires est le nombre d'actions pour lesquelles un signal a été produit ce jour-là.
Ce que l'on peut en conclure: Le gonflement de l'aire « Événement, direction incertaine » à certaines périodes révèle des phases où le marché était agité mais sans direction. Il est normal que l'aire des signaux forts reste mince en permanence.
Corrélation entre les signaux des modèles
Ce que c'est: La matrice de corrélation entre les séries de direction des modèles A, B, C, D et W.
Quelles données l'alimentent: Le résultat engineD de l'exécution sélectionnée ; les valeurs de direction sur les mêmes jours-actions à l'horizon d'un jour.
Ce que cela montre: Corrélation de Pearson dans les cellules ; bleu positif, rouge négatif.
Ce que l'on peut en conclure: Si les modèles sont fortement corrélés entre eux, ils lisent la même information et l'apport du consensus est limité. Une faible corrélation signifie une information indépendante, mais cela ne veut pas dire que cette information indépendante a de la valeur.
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