Nan tou de syans done ak finansye komès, youn nan defi ki pi persistans se frape balans la debaz ant konpleksite modèl ak presizyon pratik. Nan syans done, overfitting rive lè yon modèl aprann pa sèlman modèl la reyèl ki anba a nan done fòmasyon yo, men tou, son - ki mennen nan mal generalization sou nouvo, done san yo pa wè. Anplis de sa, komèsan ka rive prey la nan overfitting lè estrateji yo vin tèlman fini ak kondisyon yo nan mache anvan, pa t 'kapab kenbe nan komès viv. Konpreyans nan pri a nan overfitting - ak ki jan yo evite li - ka ede komèsan bati plis robust, estrateji serye ki pèfòmans byen nan yon varyete de kondisyon mache. Ki sa ki se overfitting? Nan syans done, overfitting aparans pandan pwosesis la modèl-konstriksyon. Yon modèl ki se trè konplèks - tankou yon sèl ki gen anpil paramèt oswa yon sèl ki eseye capture chak minit fluctuations nan kou set - finalman memorize done yo anvan aprann sinyal la anba a. Lè yon modèl se overfit, li ka gade ekselan sou done istorik, men pèfòmans pratik li yo kraze lè aplike nan nouvo seri done. Nan komès finansye, konsèp la se analog. Komèsan souvan backtest estrateji kont done istorik pri, raffination règleman ak tuning paramèt yo presize revni pi wo. Si estrateji a se optimize souvan pou idiosyncrasi yo nan mouvman pri anvan, li ka manke adapte nan chanjman nan mache a nan tan kap vini an. Yon estrateji ki te pèfòmans eksepsyonèlman bon sou done istorik ta ka kraze lè menm ti varyasyon nan dinamik mache a rive. Poukisa Overfitting pwoblèm pou komèsan Overfitting se espesyalman chè nan komès paske mache finansye yo soumèt, imprevizib, ak enfliyanse pa yon kantite faktè deyò aksyon pri istorik. Dapre kèk anviwònman kontwole kote modèl done yo rete relatif estab nan tan, mache yo devlope nan repons a chanjman ekonomik, evènman jeopolitik, ak chanjman nan comportement nan komèsan. Yon sistèm komèsan ki koresponn ak done istorik tou pre ka entèprete fluctuations aleksyonèl kòm sinyal vle di - ki mennen nan desizyon erè. Pou egzanp, imajine yon komèsan konsepsyon yon sistèm ki baze sou ki te parèt korelasyon ak chanjman pri sou yon peryòd selekte. San yo pa valide atansyon, estrateji a ta ka erè aleksyon pou siyal fiable. Yon pwoblèm ki menm jan ak depann sou endikatè konplèks tankou Malgre ke endikatè avanse ka enrichir ankadreman estrateji, egzèsis ajou règleman ak kouch yo matche pèfòmans istorik ogmante risk la nan overfitting, fè estrateji a fragile lè kondisyon yo chanje. Chart patnè Xhmaster Fòmil Endikatè Chart patnè Xhmaster Fòmil Endikatè Lekti nan syans done Syans done ofri apwòch estrikti pou mitigasyon overfitting, ak lekti sa yo tradui byen nan komès. 1. Divize done ou Nan aprantisaj machin, dataset yo souvan divize nan fòmasyon ak tès sousèt. Yon modèl se fòmasyon sou premye a ak evalye sou dènye a evalye generalization. Komèsan ka adopte yon mentalite menm jan an pa separe done yo nan in-sample ak out-of-sample peryòd. Yon estrateji ta ka devlope lè l sèvi avèk done ki soti nan yon frè tan, ak Lè sa a rigidman tès sou yon lòt, yo asire ke li se pa jis overfitted nan yon peryòd espesifik. 2. Regularizasyon Nan syans done, teknik regularizasyon penalize modèl trè konplèks yo pou anpeche yo konpatib ak soumèt. Komèsan ka aplike yon prensip analog pa favorize règ yo estrateji pi senp sou konbinasyon trè konplèks. Yon estrateji ki baze sou kèk gwo probabilite ka pèfòmans pi bon pase yon blese ak konplike règ entrée et sortie ki te sèlman travay nan kondisyon mache anvan an. Candlestick patnè Candlestick patnè 3. Cross-validasyon Cross-validasyon se yon metòd kote plizyè fòmasyon ak tès divizyon yo itilize pou evalye pèfòmans modèl la pi byen. Komèsan ka simile sa a pa tès estrateji yo atravè diferan mache, enstriman, oswa jaden tan. Si yon estrateji travay solidman atravè diferan kondisyon, li se mwens chans yo dwe overfit. Si fraz yo parèt nan plizyè senaryo, sa a se yon sinyal ke estrateji a ka trè estrikti. 4. Evite Kourve Fitting Fitting kouve refere a ajiste yon modèl konsa ke li ankouraje byen ak done istorik. Komèsan yo souvan inadvertently curve-fit lè ajiste paramèt estrateji yo jwenn pi bon rezilta backtest. Sa a ka kreye yon santiman false nan konfyans. Plis pase kontinyèlman ajiste paramèt yo jiskaske backtest la sanble pafè, komèsan yo ta dwe priorite règleman logik, teyori-justifi, menm si yo pwodwi modere men pèfòmans ki estab. Role nan zwazo nan done finansye Done finansye se natirèlman bruyant. fluctuations nan pri ale nan souvan obscure siyal yo reyèl. Nan syans done, bruyant ka mennen modèl misle si se filtre oswa rapòte pou. Komèsan, tou, dwe rekonèt ke anpil modèl aparent kapab artifak nan ale nan. Yon apwòch robust mande pou diferans ant bruyant ale ak tendans vle di. Yon egzanp pratik se lè l sèvi avèk modèl dyagram. Modèl tankou tèt ak omwen, triangles, oswa flè ka parèt vizyèlman enteresan, men pa tout nan yo pote pouvwa prediktif. San yo pa validasyon apwopriye, depann sou yo ta ka menm jan ak lekti lapòs tè - vizyèlman enteresan men pa konsistentman aksyonab. Embrace pwobableman konsèp Komèsan bezwen adopte peman probabilistik. Menm jan yon syantis done aksepte ke pratik yo natirèlman enkyetid, komèsan dwe trete chak sinyal estrateji kòm probabilistik anvan deterministik. Yon konfigirasyon komès ka indike yon pi gwo probabilite nan pwofi, men siksè se pa janm garanti. Sa a mentalite diminye pri a psikolojik nan drawedowns ak ranfòse pratik jesyon risk. Konklisyon Kou a nan overfitting nan komès ka seri, ki mennen nan estrateji ki sanble brilliant nan retouye men pèfòmans mal nan mache viv. Pa pran lekti soti nan syans done - tankou reserve done validasyon, senpize konsepsyon, evite kouch kouvèti, ak abraze peman probabilistik - komèsan ka bati plis sistèm rezistan. Rekonèt ke mache finansye yo konplèks, bruyant, ak kontinyèlman chanje se etap an premye pou evite tiyo yo nan overfitting. Avèk konsepsyon enspiratif ak validasyon disiplin, komèsan ka navige mache ak estrateji ki pèfòmans pa sèlman istorikman, men ase nan tan kap vini an. 
 
 Istwa sa a te distribye kòm yon piblisite pa Jon Stojan anba HackerNoon's Business Blogging Program. Istwa sa a te distribye kòm yon piblisite pa Jon Stojan anba HackerNoon's Business Blogging Program.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Odyo sa a pwodui nan lang orijinal istwa a!

Kou a nan overfitting: lekti komèsan ka aprann soti nan syans done

About Author

KÒMANtè

KANDYE TAGS

ATIK SA A TE PREZANTE NAN

Related Stories

Women in Cybersecurity with SheSec Pakistan on The HackerNoon Podcast

Code Smell 286 - Parent-Child Method Overlaps

HackerNoon Contributor Nikita Vasilev on Programming, Python, and More

Code Refactoring Tips: No. 015 - Remove NULL

Women in Cybersecurity with SheSec Pakistan on The HackerNoon Podcast

Code Smell 286 - Parent-Child Method Overlaps

HackerNoon Contributor Nikita Vasilev on Programming, Python, and More

Code Refactoring Tips: No. 015 - Remove NULL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps