Laboratorio · B · Classifica trasversale
I risultati interni del modello che risponde alla domanda «quale titolo farà meglio degli altri».
Importanza delle variabili
Che cos'è: La quota di ogni variabile nelle decisioni del modello: momentum, inversione, volatilità, volume, somme dei rendimenti residui, momentum relativo al settore e punteggio di anticipo sul grafo.
Quali dati lo alimentano: Il risultato engineB dell'esecuzione selezionata; la riduzione di varianza del modello ad alberi con gradient boosting nell'ultimo fold walk-forward. Il coefficiente ridge è il segno della stessa variabile nel modello lineare.
Che cosa mostra: L'importanza relativa delle variabili all'orizzonte selezionato.
Che cosa se ne può concludere: All'orizzonte di 21 giorni, il predominio di una sola variabile (momentum a 12 mesi) con coefficiente negativo indica che il modello ha appreso l'inversione meccanica insita nella costruzione del rendimento residuo. Lo verifichi con la tabella «rendimento residuo / grezzo» nella schermata Performance.
Coefficiente di informazione
Che cos'è: Per ogni giorno, la correlazione di Spearman tra il rango previsto dal modello e il rango del rendimento residuo realizzato; la linea tratteggiata è la media.
Quali dati lo alimentano: Il risultato engineB dell'esecuzione selezionata; solo le previsioni nelle finestre di test walk-forward.
Che cosa mostra: Barre del coefficiente di informazione giornaliero, la sua media, la statistica t e il numero di giorni.
Che cosa se ne può concludere: Una piccola media positiva (0,02–0,05) è realistica. Un valore molto grande (come 0,2) indica che bisogna prima cercare una fuga di dati o un artefatto; in questa applicazione la fonte di un tale valore è la definizione del rendimento residuo.
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