Перегляд за Автор "Babych Oleksandr"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Документ
    Економічна валідація моделей машинного навчання в алгоритмічному трейдингу: комплексний підхід до оцінювання прогнозної якості, виконуваності сигналів і ризику
    (Видавничий дім «Гельветика», 2026) Бабич Олександр; Babych Oleksandr
    У статті обґрунтовано необхідність комплексної економічної валідації моделей машинного навчання в алгоритмічному трейдингу. Актуальність дослідження зумовлена тим, що висока прогнозна точність не гарантує практичної придатності моделі після врахування умов виконання угод, транзакційних витрат, ризику та зміни ринкових режимів. Метою є розроблення послідовної рамки оцінювання ML-моделей у цілісному торговому процесі. Методологічну основу становлять аналіз наукових праць, систематизація критеріїв прогнозної, торгової та ризик-скоригованої результативності. Запропоновано п’ятирівневу рамку перевірки прогнозної переваги, виконуваності сигналу, нетто-результату після ринкових фрикцій, ризик-скоригованої результативності та стабільності за різних режимів. Практична цінність полягає у застосуванні рамки для відсіву статистично привабливих, але економічно непридатних моделей.