लैब · B · अनुप्रस्थ रैंकिंग
उस मॉडल के आंतरिक परिणाम जो इस प्रश्न का उत्तर देता है कि «कौन-सा शेयर दूसरों से बेहतर करेगा»।
विशेषता महत्व
यह क्या है: मॉडल के निर्णयों में हर विशेषता का हिस्सा: मोमेंटम, उलटाव, अस्थिरता, मात्रा, अवशिष्ट रिटर्न के योग, क्षेत्र के सापेक्ष मोमेंटम, और ग्राफ़ अग्रणी स्कोर।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: चुने गए रन का engineB परिणाम; अंतिम walk-forward फ़ोल्ड में ग्रेडिएंट-बूस्टेड वृक्ष मॉडल की प्रसरण-कमी। ridge गुणांक उसी विशेषता का रैखिक मॉडल में चिह्न है।
यह क्या दिखाता है: चुने गए क्षितिज पर विशेषताओं का सापेक्ष महत्व।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: 21-दिन क्षितिज पर किसी एक विशेषता (12-महीने मोमेंटम) का ऋणात्मक गुणांक के साथ हावी होना बताता है कि मॉडल ने वह यांत्रिक उलटाव सीख लिया है जो अवशिष्ट रिटर्न की रचना में ही निहित है। इसकी पुष्टि प्रदर्शन स्क्रीन की «अवशिष्ट / कच्चा रिटर्न» तालिका से करें।
सूचना गुणांक
यह क्या है: हर दिन के लिए मॉडल के अनुमानित रैंक और वास्तविक अवशिष्ट रिटर्न रैंक के बीच Spearman सहसंबंध; बिंदुदार रेखा माध्य है।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: चुने गए रन का engineB परिणाम; केवल walk-forward परीक्षण खिड़कियों के अनुमान।
यह क्या दिखाता है: दैनिक सूचना गुणांक की पट्टियाँ, उसका माध्य, t सांख्यिक और दिनों की संख्या।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: छोटा धनात्मक माध्य (0.02–0.05) यथार्थवादी है। बहुत बड़ा मान (जैसे 0.2) कहता है कि पहले रिसाव या कोई कृत्रिम प्रभाव ढूँढ़ा जाए; इस एप्लिकेशन में ऐसे मान का स्रोत अवशिष्ट रिटर्न की परिभाषा है।
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