NeuralNet-ные эмоции
Еще один приятный подарок больших выборок заключается в возможности использования разных инструментов, например, для выявления нелинейных зависимостей. И, судя по первой картинке, они таки есть на рынке -
кривая доходности стратегии, использующая нейросетку, выглядит ровней и круче стратегии на тех же предикторах с чисто статистическими оценками.
И вдогонку еще одна картинка с комментариями-воспоминаниями.
В прошлом году после выступления одного А.Г. в разминированной Лотте-Плаза другой А.Г. сказал, что-то типа (воспроизвожу по памяти с точностью до смысла) «да, эти простые закономерности есть, нужно подумать как их найти». Набор этих «закономерностей» как бы всем известен и описан во многих публикациях(от пробоя круглого уровня и до…), но вот искать их… специально… лениво.
Почему бы не дополнить ими «основной» список предикторов? И… voila… они еще и самые большой вес умудряются набрать.
PS А еще прикольно сетку, обученную на одном классе активов, поюзать на другом, но это уже др. сказка.