Lab · B · Tverrsnittsrangering
De interne resultatene til modellen som svarer på spørsmålet «hvilken aksje vil gjøre det bedre enn de andre».
Variabelbetydning
Hva det er: Andelen hver variabel har i modellens beslutninger: momentum, reversering, volatilitet, volum, summer av residualavkastning, momentum i forhold til sektoren, og ledende-scoren i grafen.
Hvilke data den bygger på: engineB-resultatet fra den valgte kjøringen; variansreduksjonen i den gradientforsterkede tremodellen i den siste walk-forward-folden. Ridge-koeffisienten er fortegnet den samme variabelen får i den lineære modellen.
Hva den viser: Den relative betydningen til variablene på den valgte horisonten.
Hva man kan slutte av den: På 21-dagershorisonten er det at én enkelt variabel (12-måneders momentum) dominerer med negativ koeffisient, et tegn på at modellen har lært den mekaniske reverseringen som ligger innebygd i konstruksjonen av residualavkastningen. Kontroller dette med tabellen «residual / rå avkastning» på skjermbildet Ytelse.
Informasjonskoeffisient
Hva det er: For hver dag Spearman-korrelasjonen mellom modellens predikerte rangering og rangeringen av den realiserte residualavkastningen; den stiplede linjen er gjennomsnittet.
Hvilke data den bygger på: engineB-resultatet fra den valgte kjøringen; bare prediksjonene i testvinduene i walk-forward.
Hva den viser: Stolper for den daglige informasjonskoeffisienten, gjennomsnittet, t-verdien og antall dager.
Hva man kan slutte av den: Et lite positivt gjennomsnitt (0,02–0,05) er realistisk. En svært stor verdi (som 0,2) sier at man først bør lete etter lekkasje eller en artefakt; i denne applikasjonen er kilden til en slik verdi definisjonen av residualavkastningen.
Investeringsopplysningene, kommentarene og anbefalingene som gis her, faller ikke inn under investeringsrådgivningstjenester. Investeringsrådgivning ytes etter en avtale om investeringsrådgivning som inngås mellom en kunde og meglerhus, porteføljeforvaltningsselskaper eller banker som ikke tar imot innskudd. Signalene her produseres fra historiske data med statistiske modeller, vises likt for alle og er ikke personlig tilpasset; de passer kanskje ikke til din økonomiske situasjon eller til dine preferanser for risiko og avkastning. Å ta investeringsbeslutninger utelukkende på grunnlag av opplysningene som gis her, kan derfor gi resultater som ikke svarer til forventningene dine.