Обсуждение статьи "Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 6): Эффективная кросс-валидация исторической памяти рынка"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Преодоление ограничений машинного обучения (Часть 6): Эффективная кросс-валидация исторической памяти рынка:

В этом обсуждении мы противопоставим классический подход к кросс-валидации временных рядов современным альтернативам, бросающим вызов его основным допущениям. Мы выявляем ключевые «белые пятна» традиционного метода, особенно его неспособность учитывать меняющиеся рыночные условия. Для устранения этих пробелов мы внедряем эффективную кросс-валидацию памяти (Effective Memory Cross-Validation, EMCV) - подход, ориентированный на предметную область, ставящий под сомнение устоявшееся мнение о том, что увеличение объема исторических данных всегда повышает показатели результатов.

В своем предыдущем обсуждении по теме кросс-валидации мы рассмотрели классический подход и то, как он применяется к данным временных рядов для оптимизации моделей и уменьшения их переобучения. Для удобства ссылка на это обсуждение находится здесь. Мы также предположили, что можем добиться более высоких результатов, чем предполагает традиционная интерпретация. В этой статье мы исследуем «белые пятна» традиционных методов кросс-валидации и показываем, как их можно улучшить с помощью методов проверки, специфичных для конкретной предметной области.

Чтобы быстрее донести свою мысль, рассмотрим мысленный эксперимент. Представьте, что вы могли бы совершить путешествие во времени на 400 лет в будущее. По прибытии вы оказываетесь в комнате, заполненной одной газетой за каждый пропущенный вами день — целая гора газет, охватывающих столетия мировых событий, которые вы пропустили. Рядом с этой горой работает терминал MetaTrader 5. Прежде чем начать торговать, сначала необходимо узнать о мире из этих газет.

В каком порядке вы бы их читали? Вам необходимо читать все доступные газеты, или вы можете успешно справляться с заданиями, усваивая самую свежую информацию? Насколько далеко в прошлое следует заглядывать в информацию, прежде чем она "прикрепится" к цене и перестанет быть полезной?

На подобные вопросы лучше всего отвечать с помощью кросс-валидации. Однако классические формы кросс-валидации по своей сути предполагают, что вся информация, содержащаяся в прошлом, является необходимой. Мы хотим ввести новую форму кросс-валидации, которая позволит выяснить, верно ли это предположение.

Прежде чем мы перейти к результатам, полученным с помощью нашего терминала MetaTrader 5, давайте сначала порассуждаем на эту тему, чтобы дать читателю четкое представление о мотивации. Вообще говоря, начинать с самой старой газеты в комнате, а затем читать дальше было бы бесполезно.


Автор: Gamuchirai Zororo Ndawana

Новый комментарий