Laboratório · B · Classificação transversal
Os resultados internos do modelo que responde à pergunta "que ação se vai sair melhor do que as outras".
Importância das características
O que é: A parte de cada característica nas decisões do modelo: momentum, reversão, volatilidade, volume, somas de rendibilidade residual, momentum relativo ao setor, e a pontuação de líder no grafo.
Que dados o alimentam: O resultado engineB da execução selecionada; a redução de variância do modelo de árvores com gradient boosting na última dobra walk-forward. O coeficiente de ridge é o sinal da mesma característica no modelo linear.
O que mostra: A importância relativa das características no horizonte selecionado.
O que se pode concluir: No horizonte de 21 dias, uma única característica (momentum de 12 meses) a dominar com um coeficiente negativo indica que o modelo aprendeu a reversão mecânica embutida na construção da rendibilidade residual. Verificar isto com a tabela "rendibilidade residual / bruta" no ecrã Desempenho.
Coeficiente de informação
O que é: Para cada dia, a correlação de Spearman entre a classificação prevista pelo modelo e a classificação realizada da rendibilidade residual; a linha tracejada é a média.
Que dados o alimentam: O resultado engineB da execução selecionada; apenas as previsões nas janelas de teste walk-forward.
O que mostra: Barras do coeficiente de informação diário, a sua média, a estatística t e o número de dias.
O que se pode concluir: Uma pequena média positiva (0,02–0,05) é realista. Um valor muito elevado (como 0,2) indica que deve procurar-se primeiro uma fuga de informação ou um artefacto; nesta aplicação, a origem de um valor assim é a definição da rendibilidade residual.
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