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 Shadow deployment, champion–challenger؟

يُعرف أيضًا باسم: shadow deployment · champion--challenger

Definition 27.5 Machine Learning for Markets · الفصل 27 — Monitoring and Retraining

In a shadow deployment a new model receives the production inputs and records its predictions, but its decisions are not executed; its outcomes are computed as if they had been. Champion–challenger is the discipline of keeping the production model (the champion) in place until a challenger, run beside it on the same data, has shown with a test chosen in advance that it is better.

Always-valid p-values of the challenger’s advantage over the champion, day by day in shadow after the reversal, five of the 20 runs; the test gives no verdict for ten days; dashed: 0.05, where the challenger is promoted. Data: ml_monitor.shadow_run.
Figure 27.2. Always-valid p-values of the challenger’s advantage over the champion, day by day in shadow after the reversal, five of the 20 runs; the test gives no verdict for ten days; dashed: 0.05, where the challenger is promoted. Data: ml_monitor.shadow_run.
اقرأ في الفصل →