再谈量化策略失效的问题
过度拟合:在构建量化模型时,如果过度拟合了历史数据,即过多地依赖历史数据的特定模式,可能会导致模型在未来的表现不佳。这样的策略在真实市场中可能会失效。数据质量问题:策略的有效性取决于使用的数据的质量和准确性。如果数据出现错误或缺失,可能会导致策略的信号不准确,从而失效。模型失效:很多量化交易策略使用机器...
评估电子元件老化和稳定性的高温老化方法
图2显示了在室温下从晶体收集的频率漂移数据,以及通过将上述对数模型拟合到测量数据而获得的曲线。来自室温晶体的频率漂移数据集和使用对数模型的曲线。图2:来自室温晶体的频率漂移数据集和使用对数模型的曲线。图片由S.J.Griffin提供有了模型参数,我们可以估计测试持续时间之外的频率漂移。在示例文献中,这种方法有...
摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘
这些残差放到一些数据模型中,通过一些神经网络、人工智能、或者逻辑树的算法让机器去帮助我们找到统计逻辑规律。但结果必须经过人工检验,我们十分看重统计规律的可解释性,并考察与既存指标是否存在较强的共线性。人工复验能够帮助我们增强逻辑模型的稳定性,也避免大数据策略中的过度拟合问题。整个三层就是我们基于多层次...
Linear Regression 读书笔记|小二|回归|残差|拟合|regression...
下图中左边的小图对比了总体回归线和通过有限样本拟合的最小二乘线,可以看出两者的差距并不大;而右边的小图则展示了基于总体回归线生成的不同样本集(比如随机生成10个样本集,由于的取值和误差项随机性,这10个样本集里的数据肯定不会一样)拟合得到的不同最小二乘线(对应10条不同的拟合方程)的变化幅度,可以看...
奥卡姆剃刀的“谎言”
解读:在科学研究中,这意味着选择最能解释数据并且假设最少的模型。在日常生活中,这意味着在面对复杂问题时,我们应先考虑最直接、最明显的因素,而不是寻找复杂的解释。谎言2:奥卡姆剃刀是绝对的科学原则奥卡姆剃刀被误读为在所有情况下都能确定科学决策的绝对法则。然而,它只是一个建议,一个指导原则,用来指导我们...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
在进行二分类时,如果数据集不平衡,仅使用R2评分无法正确预测模型的精度(www.e993.com)2024年8月5日。例如,如果属于其中一个类的数据在数量上比属于另一个类的数据少得多,那么传统的精度将在较小的类中占很小的百分比。如果只有5%的示例属于较小的类,而模型将属于其他类的所有输出分类,精度仍然在95%左右。但这是错误的。为了解决这个问题,我...
21天混入数据科学家队伍(下)
好的数据科学是站在科学认知世界的前沿,避免过拟合数据、让公众和媒体认识到坏的数据分析的危害性是数据科学家们的责任。第十二天:举例说明怎样设计实验来回答有关用户行为(userbehavior)的问题BhavyaGeethika解答答:步骤1,制定要研究的问题:页面加载时间对用户满意度评级的影响是什么?
数据科学家如何教AI识别视频中的“亲吻” ?|国际接吻日
另一个值得关注的问题是这种AI模型在检测来自社交媒体的不同类型接吻场景视频时否能达到相似的准确度。这是个极大的挑战,可能需要模型对更多的视频数据集进行额外训练,而且训练集中不能仅包含那些出现在电影银幕上诸如PatrickSwayze和DemiMoore的好莱坞明星。尽管如此,从一些非常初步的测试中能看出,这种基于AI的接吻...
过度拟合:信息越多、真相越少的秘密|师北宸专栏
这是最为糟糕和最为浅显的过度拟合的例子——把毫无关系的噪声当成了信号从而认为噪声与事实相关。过度拟合现象在学术上也经常发生,逻辑非常好理解:提炼出模型总是引人关注,引人关注则更容易在学术期刊得到推介,也更容易被人引用,从而将其它可靠但可能没有模型化的理论排挤出市场。
教程| 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
定义和拟合模型在本节中,我们将拟合多变量输入数据的LSTM模型。首先,我们必须将准备好的数据集分成训练集和测试集。为了加快此次讲解的模型训练,我们将仅使用第一年的数据来拟合模型,然后用其余4年的数据进行评估。下面的示例将数据集分成训练集和测试集,然后将训练集和测试集分别分成输入和输出变量。最后,...