σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Roteiro de scikit-learn›Módulo 3 · Avaliação honesta›Tópico 3.9·~50 minAvançado

Uma busca que não engana você

Posição no roteiroMódulo 3 de 4 · Tópico 9 de 9
3.9 Uma busca que não engana você
—Nota do lab— / 100XP total—Sequência—

O melhor entre muitos é sobretudo sorte

O GridSearchCV testa cada ajuste de uma grade, pontua cada um por validação cruzada e fica com o melhor. Em dados financeiros as dobras devem avançar no tempo: TimeSeriesSplit(5) treina no passado e valida no bloco seguinte, cinco vezes. A pontuação pode ser a AUC (scoring='roc_auc'). Num pipeline, um ajuste se endereça pelo nome da etapa, dois sublinhados e o parâmetro: 'logit__C'. Depois da busca, best_params_ guarda o vencedor, cv_results_['mean_test_score'] a pontuação de cada ponto da grade e, com refit=True por padrão, a própria busca prevê com o melhor modelo reajustado em todos os dados recebidos. Com poucos ajustes e uma pontuação suave, a melhor pontuação de validação é uma superestimativa leve. Em nossas 60 colunas de retornos a grade de C dá AUC de 0,512, 0,500, 0,504: ajustar não muda nada, porque não há nada a encontrar.

O perigo cresce com o número de candidatos. Sorteie n modelos de habilidade real nula; suas pontuações de validação se espalham em torno da média com desvio σ, e o melhor fica acima da média em cerca de σ((1-γ)Φ⁻¹(1-1/n)+γΦ⁻¹(1-1/ne)), onde γ=0,5772 é a constante de Euler e Φ⁻¹ o quantil normal. Experimente 12 modelos aleatórios que usam cada um três das 60 colunas: o melhor tem AUC de validação de 0,523, e a sorte sozinha prevê 0,523. Reajuste o vencedor nas linhas de treino e pontue-o nos 30 % seguintes de dias que nunca viu: sua AUC é 0,478, abaixo de uma moeda. É a maldição do vencedor. As defesas são um conjunto final que nenhuma busca toque, menos candidatos e um olhar sóbrio sobre quanto da melhor pontuação a fórmula já explica.

  • Avance no tempo: use TimeSeriesSplit na busca, nunca dobras embaralhadas, em séries temporais.
  • O melhor de n supera a média em cerca de σ Φ⁻¹(1-1/n) mesmo quando nada funciona.
  • Guarde um conjunto final que nenhuma busca toque e relate essa pontuação, não a de validação.

Lab: o que é avaliado

  • O pipeline5 pts
  • A busca em grade20 pts
  • Pontuações de validação10 pts
  • Muitos modelos pequenos20 pts
  • Melhor esperado por sorte10 pts
  • A maldição do vencedor15 pts
  • O estudo20 pts
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