ラボ · D · コンセンサス

3つのモデルを組み合わせる D · コンセンサス の内部結果: 採用ルール、4つの状態の時間的な分布、モデル同士の類似度。

採用ルール

これは何か: 各期間について、コンセンサスが構成要素を上回るかどうかを示すボックス。

どのデータに基づくか: 選択した実行の engineD 結果。同じ walk-forward ウィンドウでの的中率。

何を示すか: 採用されたか、あるいはどの構成要素がコンセンサスと同等以上かを示します。

そこから何が言えるか: コンセンサスが却下される場合、組み合わせても価値は加わりません。たいていは単一のモデルが支配的で、他はノイズを加えているだけです。

4つの状態の時間的な分布

これは何か: 強いシグナル、方向不明のイベント、弱い、なし の各状態に毎日何銘柄が入るかを示す積み上げ面グラフ。

どのデータに基づくか: 選択した実行の engineD 結果。1日期間の D · コンセンサス のシグナル。

何を示すか: 各日について、4つの状態がそれぞれ何銘柄で見られたかを、積み上げた色の面で示します。面の総高はその日シグナルが生成された銘柄数です。

そこから何が言えるか: 「イベントあり、方向不明」の面が特定の時期に膨らむのは、市場にイベントは多いが方向が定まらなかった時期を示します。強いシグナルの面が常に薄いのは正常です。

モデルのシグナル間の相関

これは何か: モデル A、B、C、D、W の方向系列間の相関行列。

どのデータに基づくか: 選択した実行の engineD 結果。1日期間の同じ銘柄日における方向の値。

何を示すか: セルには Pearson 相関、青は正、赤は負です。

そこから何が言えるか: モデル同士の相関が高ければ、同じ情報を読んでおり、コンセンサスの寄与は限られます。相関が低ければ独立した情報ですが、その独立した情報に価値があるとは限りません。

• ガイド

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