Merkmalswichtigkeit und Permutation

Position in der SkillModul 4 von 4 · Thema 3 von 4

4.3 Merkmalswichtigkeit und Permutation

—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Welches Merkmal das Modell genutzt hat

Nach dem Anpassen will man wissen, auf welche Merkmale sich das Modell stützt, um es auf Plausibilität zu prüfen und Ballast abzuwerfen. Baummodelle liefern eine Unreinheits-Wichtigkeit: den gesamten Schnittgewinn jedes Merkmals, geteilt durch die Summe über alle Merkmale. Sie ist gratis, aber zugunsten von Merkmalen mit vielen verschiedenen Werten verzerrt und auf Trainingsdaten gemessen, ein Rauschmerkmal kann also wichtig wirken. Die Permutationswichtigkeit ist ehrlicher. Nehmen Sie ein angepasstes Modell und einen zurückgehaltenen Satz, mischen Sie die Werte eines Merkmals, was seine Verbindung zum Ziel bricht, und notieren Sie, wie stark der Wert fällt: $\text{Wichtigkeit}_j=s_{\text{base}}-s_{\text{gemischt},j}$ . Wiederholen Sie das Mischen mehrfach und mitteln Sie.

I_j=s_{0}-\frac1R\sum_{r=1}^{R}s_{j}^{(r)},\qquad \tilde g_j=\frac{g_j}{\sum_k g_k}

(1)

Zwei Warnungen. Erstens teilen korrelierte Merkmale das Verdienst: Tragen zwei Spalten dieselbe Information, überlässt das Mischen der einen der anderen die Arbeit, und beide wirken unwichtig. Fassen Sie solche Merkmale zusammen oder streichen Sie eines. Zweitens beschreibt die Wichtigkeit das Modell, nicht die Welt. Ein Merkmal, das für ein schlechtes Modell zählt, ist keine Ursache der Renditen. Mischen Sie bei Querschnittsdaten das Merkmal innerhalb jedes Monats, damit das Mischen das Monatsniveau behält und nur die Rangfolge unter den Aktien bricht. Berichten Sie auch die Streuung über die Wiederholungen, denn eine kleine Wichtigkeit mit größerer Streuung ist Rauschen.

Fünf Mischungen und das echte ModellEin Modell erreicht

0{,}80

. Nach fünfmaligem Mischen eines Merkmals sind die Werte

0{,}62;0{,}66;0{,}64;0{,}65;0{,}68

, mit Mittel

0{,}65

und Standardabweichung

0{,}022

, die Wichtigkeit ist also

0{,}80-0{,}65=0{,}15

. Lieferten die Schnitte eines Baums die Gewinne

0{,}163;0{,}05;0{,}02

, sind die Unreinheitsanteile

0{,}70;0{,}21;0{,}09

. Zwei identische Kopien eines Merkmals zeigten je eine Wichtigkeit von etwa

0

, weil die andere Kopie einspringt. Auf dem echten monatlichen Aktienpanel mit dem Ridge-Modell beträgt der Walk-forward-Informationskoeffizient

0{,}0327

. Das Mischen der Volatilität innerhalb jedes Monats senkt ihn auf etwa

0

(Wichtigkeit

0{,}033

), das Mischen des Momentums ändert ihn um

-0{,}003

und das der Vormonatsrendite um

-0{,}003

. Das ganze Signal dieses Modells ist das Volatilitätsmerkmal.

Mischen und bewerten: Wichtigkeit ist, wie stark der zurückgehaltene Wert fällt, wenn ein Merkmal gemischt wird.
Korrelierte Zwillinge verstecken sich gegenseitig: Zusammenfassen oder eines streichen, bevor man die Zahlen liest.
Wichtigkeit betrifft das Modell: Sie ist eine Kontrolle, kein Beweis, dass ein Merkmal Renditen verursacht.

Lab: Was bewertet wird

Der Mittelwert der Mischungen10 Pkt.
Die Permutationswichtigkeit15 Pkt.
Die Streuung der Wiederholungen15 Pkt.
Ein Unreinheitsanteil10 Pkt.
Ein Zwillingsmerkmal10 Pkt.
Welcher Wichtigkeit man traut10 Pkt.
Das Permutationsverfahren10 Pkt.
Wichtig für das Modell, nicht für Renditen20 Pkt.

0/ 8 beantwortet

1Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Nach fünfmaligem Mischen eines Merkmals sind die Werte $0{,}62;0{,}66;0{,}64;0{,}65;0{,}68$ . Wie groß ist ihr Mittelwert? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

m =

akzeptiert: ± 0.005

2Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Der Basiswert ist $0{,}80$ , der mittlere gemischte Wert $0{,}65$ . Wie groß ist die Wichtigkeit $s_{\text{base}}-s_{\text{gemischt}}$ ? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

i =

akzeptiert: ± 0.005

3Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Die fünf gemischten Werte $0{,}62;0{,}66;0{,}64;0{,}65;0{,}68$ haben quadrierte Abweichungen von $0{,}65$ von $0{,}0009;0{,}0001;0{,}0001;0;0{,}0009$ . Wie groß ist ihre Stichproben-Standardabweichung (Teilung durch $4$ )? Geben Sie drei Dezimalstellen an.

s =

akzeptiert: ± 0.002

5Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Ein Merkmal steht zweimal als zwei identische Spalten in den Daten. Das Modell erreicht $0{,}80$ und nach dem Mischen nur einer Kopie wieder $0{,}80$ . Wie groß ist die Permutationswichtigkeit dieser Kopie?

t =

akzeptiert: ± 0.005

6Auswahl10 Pkt.Nicht beantwortet

Ein Random Forest zeigt ein Rauschmerkmal mit vielen verschiedenen Werten nach Unreinheit als wichtig, doch seine Permutationswichtigkeit auf zurückgehaltenen Daten ist null. Welcher vertrauen Sie?

7Schritte ordnen10 Pkt.Nicht beantwortet

Bringen Sie die Schritte der Permutationswichtigkeit in die richtige Reihenfolge.

Zum Umsortieren ziehen, oder ein Element fokussieren, mit Leertaste anheben, mit Pfeiltasten bewegen und mit Leertaste ablegen.

1Erneut bewerten und den Rückgang gegenüber der Basis festhalten
2Das angepasste Modell auf zurückgehaltenen Daten als Basis bewerten
3Mehrfach wiederholen und die Rückgänge mitteln
4Die Werte eines Merkmals in den zurückgehaltenen Daten mischen

8In Worten erklären20 Pkt.Nicht beantwortet

Das Mischen des Volatilitätsmerkmals senkt den Informationskoeffizienten des Modells von $0{,}033$ auf etwa $0$ . Erklären Sie in ein bis zwei Sätzen, warum das nicht beweist, dass Volatilität höhere Renditen verursacht.

Bewertet nach:Wichtigkeit sagt nur, dass das Modell das Merkmal nutzt, nicht warum die Beziehung bestehtEs kann ein Stellvertreter für etwas anderes sein, etwa eine Risikoprämie oder Zufall in dieser Stichprobe, und es kann sich später ändern0 / 400 Zeichen

Mathe-ModusEingabe per Tastatur oder LaTeXAufgabe 1 von 8 · Strg ⏎ zum Prüfen

Merkmalswichtigkeit und Permutation

Position in der SkillModul 4 von 4 · Thema 3 von 4

4.3 Merkmalswichtigkeit und Permutation

—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Welches Merkmal das Modell genutzt hat

I_j=s_{0}-\frac1R\sum_{r=1}^{R}s_{j}^{(r)},\qquad \tilde g_j=\frac{g_j}{\sum_k g_k}

(1)

Fünf Mischungen und das echte ModellEin Modell erreicht

0{,}80

. Nach fünfmaligem Mischen eines Merkmals sind die Werte

0{,}62;0{,}66;0{,}64;0{,}65;0{,}68

, mit Mittel

0{,}65

und Standardabweichung

0{,}022

, die Wichtigkeit ist also

0{,}80-0{,}65=0{,}15

. Lieferten die Schnitte eines Baums die Gewinne

0{,}163;0{,}05;0{,}02

, sind die Unreinheitsanteile

0{,}70;0{,}21;0{,}09

. Zwei identische Kopien eines Merkmals zeigten je eine Wichtigkeit von etwa

0

, weil die andere Kopie einspringt. Auf dem echten monatlichen Aktienpanel mit dem Ridge-Modell beträgt der Walk-forward-Informationskoeffizient

0{,}0327

. Das Mischen der Volatilität innerhalb jedes Monats senkt ihn auf etwa

0

(Wichtigkeit

0{,}033

), das Mischen des Momentums ändert ihn um

-0{,}003

und das der Vormonatsrendite um

-0{,}003

. Das ganze Signal dieses Modells ist das Volatilitätsmerkmal.

Mischen und bewerten: Wichtigkeit ist, wie stark der zurückgehaltene Wert fällt, wenn ein Merkmal gemischt wird.
Korrelierte Zwillinge verstecken sich gegenseitig: Zusammenfassen oder eines streichen, bevor man die Zahlen liest.
Wichtigkeit betrifft das Modell: Sie ist eine Kontrolle, kein Beweis, dass ein Merkmal Renditen verursacht.

Lab: Was bewertet wird

Der Mittelwert der Mischungen10 Pkt.
Die Permutationswichtigkeit15 Pkt.
Die Streuung der Wiederholungen15 Pkt.
Ein Unreinheitsanteil10 Pkt.
Ein Zwillingsmerkmal10 Pkt.
Welcher Wichtigkeit man traut10 Pkt.
Das Permutationsverfahren10 Pkt.
Wichtig für das Modell, nicht für Renditen20 Pkt.

0/ 8 beantwortet

1Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

Nach fünfmaligem Mischen eines Merkmals sind die Werte $0{,}62;0{,}66;0{,}64;0{,}65;0{,}68$ . Wie groß ist ihr Mittelwert? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

m =

akzeptiert: ± 0.005

2Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Der Basiswert ist $0{,}80$ , der mittlere gemischte Wert $0{,}65$ . Wie groß ist die Wichtigkeit $s_{\text{base}}-s_{\text{gemischt}}$ ? Geben Sie zwei Dezimalstellen an.

i =

akzeptiert: ± 0.005

3Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

s =

akzeptiert: ± 0.002

5Numerische Antwort10 Pkt.Nicht beantwortet

t =

akzeptiert: ± 0.005

6Auswahl10 Pkt.Nicht beantwortet

Ein Random Forest zeigt ein Rauschmerkmal mit vielen verschiedenen Werten nach Unreinheit als wichtig, doch seine Permutationswichtigkeit auf zurückgehaltenen Daten ist null. Welcher vertrauen Sie?

7Schritte ordnen10 Pkt.Nicht beantwortet

Bringen Sie die Schritte der Permutationswichtigkeit in die richtige Reihenfolge.

Zum Umsortieren ziehen, oder ein Element fokussieren, mit Leertaste anheben, mit Pfeiltasten bewegen und mit Leertaste ablegen.

1Erneut bewerten und den Rückgang gegenüber der Basis festhalten
2Das angepasste Modell auf zurückgehaltenen Daten als Basis bewerten
3Mehrfach wiederholen und die Rückgänge mitteln
4Die Werte eines Merkmals in den zurückgehaltenen Daten mischen

8In Worten erklären20 Pkt.Nicht beantwortet

Mathe-ModusEingabe per Tastatur oder LaTeXAufgabe 1 von 8 · Strg ⏎ zum Prüfen

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