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Quantitative Finance · Glosario

¿Qué es Retraining schedule?

Definition 12.5 Machine Learning for Markets · Capítulo 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 $R^2$	refits
never (fitted on the first 1 000 steps)	$-7.81\%$	0
every 250 steps	2.62%	75
on a Page–Hinkley alarm (refit on the data since the alarm)	$-2.67\%$	2
recursive least squares, $\lambda = 0.998$	3.24%	every step
the truth	4.62%

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.

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