Construir el flujo honesto
En este proyecto final construye un modelo mensual de acciones desde los precios brutos hasta el veredicto, y cada paso se elige para no engañarse a sí mismo. Convierte cierres diarios en precios de fin de mes, construye tres variables que solo usan el pasado (momento, rendimiento del último mes y volatilidad) y una etiqueta que mira tres meses adelante, y estandariza variables y etiquetas dentro de cada mes para que el modelo aprenda a ordenar acciones y no a cronometrar el mercado. Luego corta el tiempo en pliegues walk-forward con purga y embargo, ajusta un modelo Ridge de scikit-learn con el pasado de cada pliegue, puntúa cada mes de prueba con el coeficiente de información y por último mezcla una variable cada vez para ver cuál usa de verdad el modelo.
- Ordenar dentro de cada mes: estandarice variables y etiquetas dentro del mes para que el modelo ordene acciones.
- Purga, embargo y luego puntuación: ajustar solo con el pasado de cada pliegue y puntuar cada mes de prueba por su IC.
- Pregunte qué usó el modelo: una prueba de permutación muestra si la señal es una variable o varias.
Lab: qué se califica
- Precios de fin de mes10 pts
- El panel de variables y etiquetas20 pts
- Estandarizar dentro de cada mes10 pts
- Centrar la etiqueta5 pts
- Pliegues walk-forward con purga15 pts
- La correlación de rangos de un mes5 pts
- Puntuar un modelo Ridge mes a mes15 pts
- Qué variable usa el modelo10 pts
- El estudio completo10 pts