Diskussion zum Artikel "Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 5): Ein kurzer Überblick über die Kreuzvalidierung von Zeitreihen"

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Neuer Artikel Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 5): Ein kurzer Überblick über die Kreuzvalidierung von Zeitreihen :

In dieser Artikelserie befassen wir uns mit den Herausforderungen, denen sich algorithmische Händler beim Einsatz von auf maschinellem Lernen basierenden Handelsstrategien stellen müssen. Einige Herausforderungen innerhalb unserer Gemeinschaft bleiben unsichtbar, weil sie ein tieferes technisches Verständnis erfordern. Die heutige Diskussion dient als Sprungbrett, um die blinden Flecken der Kreuzvalidierung beim maschinellen Lernen zu untersuchen. Obwohl dieser Schritt oft als Routine behandelt wird, kann er bei unvorsichtiger Handhabung leicht zu irreführenden oder suboptimalen Ergebnissen führen. In diesem Artikel wird kurz auf die Grundlagen der Zeitreihen-Kreuzvalidierung eingegangen, um einen tieferen Einblick in ihre versteckten Schwachstellen zu ermöglichen.

In unserer entsprechenden Artikelserie haben wir zahlreiche Taktiken für den Umgang mit Problemen, die durch das Marktverhalten entstehen, behandelt. In dieser Serie konzentrieren wir uns jedoch auf Probleme, die durch die Algorithmen des maschinellen Lernens verursacht werden, die wir in unseren Strategien einsetzen wollen. Viele dieser Probleme ergeben sich aus der Architektur des Modells, den bei der Modellauswahl verwendeten Algorithmen, den Verlustfunktionen, die wir zur Leistungsmessung definieren, und vielen anderen Themen derselben Art.

All die beweglichen Teile, die zusammen ein Modell des maschinellen Lernens bilden, können ungewollt Hindernisse in unserem Streben nach Anwendung des maschinellen Lernens auf den algorithmischen Handel schaffen, die eine sorgfältige diagnostische Bewertung erfordern. Deshalb ist es wichtig, dass jeder von uns diese Einschränkungen versteht und als Gemeinschaft neue Lösungen entwickelt und neue Standards für sich selbst definiert.

Modelle des maschinellen Lernens, die im algorithmischen Handel eingesetzt werden, stehen vor besonderen Herausforderungen, die oft durch die Art und Weise verursacht werden, wie wir sie validieren und testen. Ein entscheidender Schritt ist die Kreuzvalidierung von Zeitreihen – eine Methode zur Bewertung der Modellleistung anhand ungesehener, chronologisch geordneter Daten.

Anders als bei der Standard-Kreuzvalidierung können die Zeitreihendaten nicht gemischt werden, da dadurch Informationen aus der Zukunft in die Vergangenheit gelangen würden. Dadurch wird das Resampling komplexer und führt zu einzigartigen Kompromissen zwischen Verzerrung, Varianz und Robustheit.

In diesem Artikel stellen wir die Kreuzvalidierung für Zeitreihen vor, erläutern ihre Rolle bei der Vermeidung von Überanpassungen und zeigen, wie sie dazu beitragen kann, selbst bei begrenzten Daten zuverlässige Modelle zu trainieren. Anhand eines kleinen Zweijahresdatensatzes zeigen wir, wie eine geeignete Kreuzvalidierung die Leistung eines tiefen neuronalen Netzes im Vergleich zu einem einfachen linearen Modell verbessert.

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana