جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Retraining schedule؟

Definition 12.5 Machine Learning for Markets · الفصل 12 — Online Learning and Drift

A retraining schedule is the rule that decides when a model is refitted and on which data: on a calendar (every week, on a rolling window), on a detector’s alarm, continuously (an online estimator), or by a combination; it is part of the model and is validated with it.

schedule (least squares on the last 500 observations unless stated)prequential R2R^2refits
never (fitted on the first 1 000 steps)−7.81%-7.81\%0
every 250 steps2.62%75
on a Page–Hinkley alarm (refit on the data since the alarm)−2.67%-2.67\%2
recursive least squares, λ=0.998\lambda = 0.9983.24%every step
the truth4.62%
Table 12.1. Four retraining schedules on a stream whose coefficients are redrawn every 2 000 steps on average (19 000 steps scored after a warm-up of 1 000). Data: ml_online.schedules.
اقرأ في الفصل →