반응형 투자백테스트2 퀀트 투자 과최적화 방지 방법! 성공적인 모델 구축과 수익률 상승을 이끈다 퀀트 투자에서 과최적화를 방지하는 방법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 검증 2) 모델 단순화 3) 실전 테스트 데이터 검증 학습, 검증 데이터 분리퀀트 전략을 개발할 때에는 학습 데이터와 검증 데이터를 반드시 분리해야 한다. 학습 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되며, 검증 데이터는 모델의 성능을 평가하는 데 활용된다. 만약 두 데이터가 제대로 분리되지 않으면 모델이 과거 데이터에 과도하게 적응해 실제 시장에서는 기대한 성과를 내지 못할 가능성이 커진다. 일반적으로 데이터는 훈련 데이터(Train Set), 검증 데이터(Validation Set), 테스트 데이터(Test Set)로 나누며, 시계열 데이터를 다룰 때는 시간 순서를 고려하여 분할해야 한다. 미래 데이터를 학습 데이터에.. 2025. 3. 5. 데이터 마이닝, 퀀트 투자에서 어떻게 활용될까? 퀀트 투자에서의 데이터 마이닝 활용법에 대해, 다음 순서로 살펴보자. 1) 데이터 마이닝 기법 2) 투자 전략 개발 3) 실전 적용 사례 데이터 마이닝 기법 시계열 데이터 분석금융 시장에서는 시간에 따라 변하는 가격, 거래량 등의 시계열 데이터 분석이 반드시 필요하다. 이 데이터를 분석하여 과거의 패턴을 파악하고 미래의 시장 동향을 예측하는 데 큰 도움이 된다. 다양한 통계적 방법과 시계열 예측 모델을 활용하여, 투자 결정에 중요한 신호를 제공한다. 머신러닝 모델 활용머신러닝 기술을 이용해 대량의 금융 데이터에서 복잡한 패턴과 관계를 발견할 수 있다. 주식 가격 예측, 위험 관리, 트레이딩 전략 개발 등에 활용되며, 머신러닝 알고리즘을 통해 투자 모델의 정확성과 효율성을 크게 높여준다. 이상치.. 2025. 3. 4. 이전 1 다음 반응형
