予測に関するノート:

1時間以上のバーではリッジを使用すべきだと思いますが、1分/5分バーになると通常XGBoostが勝つことが多いです。

5分は少し注意深い調整が必要ですが、1分、特に秒単位では、XGBoostがあなたのICに対して純粋により良いモデルであることから、さらに0.01-0.025の優位性を見始めます。

XGBoostは非常に優れており、NaN値を回避できるため、バックテストにおいてよくある問題を避けることができます。つまり、ルックバックのための異なるデータセットの可用性があり、あるプロバイダーは10年分のデータを持っている一方で、別のプロバイダーは2(を持っています。

もちろん、補完することができますが、それは最も現実的な方法ではなく、技術的には先読みが含まれています。なぜなら、事前に特徴の平均/中央値を明らかにするからです。先読みなしの平均を使うこともできますが、それでも...

1時間以上のフィッティングを行う余裕がない線形の事柄や、NaNを扱いたい場合、最適な方法はIC加重アンサンブルを行い、NaNがあるたびに重みを再計算することです。)各特徴のICと、どの特徴がセットに含まれているかを把握していれば、どの重みをどのようにすべきかを見極めるのはそれほど難しくありません。(