Как измеряется способность данных улучшать точность прогнозов в алго трейдинге?

Для измерения способности данных улучшать точность прогнозов в алгоритмической торговле применяются различные статистические и машинные методы. Эти методы позволяют оценить вклад данных в предсказательную модель и определить, как изменения в данных влияют на результаты прогнозирования. Вот несколько техник и примеры:

Кросс-валидация

Техника: Деление исходного набора данных на подмножества (например, на обучающую и тестовую выборки) для проверки точности модели на неиспользованных ранее данных.

Пример: Использование временных рядов по ценам акций для обучения модели на данных за предыдущий год и тестирование ее на данных за последующий месяц.

Показатели точности

Техники:

• Mean Squared Error (MSE): Среднеквадратичная ошибка между предсказанными и реальными значениями.
• Accuracy: Доля правильных ответов модели в случае классификации.
• Precision и Recall: В случае классификационных моделей, точность и полнота предсказаний.

Пример: Измерение MSE для модели прогнозирования цен акций на следующий день и сравнение ее с базовым уровнем для оценки улучшения.

Анализ важности признаков

Техника: Использование алгоритмов машинного обучения для оценки вклада каждого признака в прогнозируемый результат.

Пример: Применение случайного леса для определения важности различных технических индикаторов и фундаментальных показателей компании в прогнозировании ее акционной цены.

A/B тестирование

Техника: Сравнение двух версий модели (A и B), одна из которых использует дополнительный набор данных, для оценки влияния этих данных на точность прогнозов.

Пример: Тестирование модели с использованием только ценовых данных (A) против модели, использующей ценовые данные плюс данные ордер-бука (B), для выявления влияния информации ордер-бука на точность прогноза.

Эконометрические тесты

Техника: Применение статистических тестов, таких как тесты на стационарность (ADF-тест) или коинтеграцию, для анализа временных рядов и отношений между ними.

Пример: Использование теста на коинтеграцию для определения долгосрочных взаимосвязей между ценами двух активов и создание на их основе парной торговой стратегии.

Эти методы позволяют не только оценить, как данные влияют на точность прогнозов, но и оптимизировать модели под конкретные данные, повышая общую эффективность торговых алгоритмов.