Економічна валідація моделей машинного навчання в алгоритмічному трейдингу: комплексний підхід до оцінювання прогнозної якості, виконуваності сигналів і ризику
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Видавничий дім «Гельветика»
Анотація
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.
The article examines the economic validation of machine-learning models in algorithmic trading. Its relevance stems from the growing use of ML-based forecasting in digital financial markets and the limits of conventional predictive metrics for assessing practical applicability. High values of accuracy, AUC, RMSE, MAE, or out-of-sample R² may confirm a statistical relationship between a forecast and the target variable, but do not establish that it can be converted into an economically viable trading decision. The study aims to develop an integrated framework combining predictive advantage, signal executability, transaction costs, risk-adjusted performance, and stability across market conditions. The methodology is based on the analysis of research in financial machine learning, market microstructure, backtesting, and risk-adjusted performance evaluation. A conceptual approach distinguishes statistical predictive quality from economic value within the trading process. The study considers forecast transformation into a signal, order submission, execution, net result, and performance stability. It also generalizes requirements for temporal data partitioning, out-of-sample testing, walk-forward validation, stress testing, and experiment documentation. The main result is a five-level framework of economic validation. The first level tests out-of-sample and incremental predictive advantage relative to a benchmark. The second assesses technical execution under liquidity, bid-ask spread, order-book depth, available volume, and latency. The third determines whether expected gross advantage remains positive after commissions, spread costs, slippage, market impact, partial execution, and rebalancing costs. The fourth evaluates whether the net result is acceptable in terms of drawdown, PnL volatility, and tail risk. The fifth verifies whether the model retains value across changing market regimes. A negative result at any level blocks transition to the next stage until the inadequacy is addressed. The framework provides a structured procedure for developing, comparing, and testing trading systems. It helps distinguish statistically attractive but economically impractical models from those retaining value after execution conditions, transaction costs, risk constraints, and regime instability are considered.
The article examines the economic validation of machine-learning models in algorithmic trading. Its relevance stems from the growing use of ML-based forecasting in digital financial markets and the limits of conventional predictive metrics for assessing practical applicability. High values of accuracy, AUC, RMSE, MAE, or out-of-sample R² may confirm a statistical relationship between a forecast and the target variable, but do not establish that it can be converted into an economically viable trading decision. The study aims to develop an integrated framework combining predictive advantage, signal executability, transaction costs, risk-adjusted performance, and stability across market conditions. The methodology is based on the analysis of research in financial machine learning, market microstructure, backtesting, and risk-adjusted performance evaluation. A conceptual approach distinguishes statistical predictive quality from economic value within the trading process. The study considers forecast transformation into a signal, order submission, execution, net result, and performance stability. It also generalizes requirements for temporal data partitioning, out-of-sample testing, walk-forward validation, stress testing, and experiment documentation. The main result is a five-level framework of economic validation. The first level tests out-of-sample and incremental predictive advantage relative to a benchmark. The second assesses technical execution under liquidity, bid-ask spread, order-book depth, available volume, and latency. The third determines whether expected gross advantage remains positive after commissions, spread costs, slippage, market impact, partial execution, and rebalancing costs. The fourth evaluates whether the net result is acceptable in terms of drawdown, PnL volatility, and tail risk. The fifth verifies whether the model retains value across changing market regimes. A negative result at any level blocks transition to the next stage until the inadequacy is addressed. The framework provides a structured procedure for developing, comparing, and testing trading systems. It helps distinguish statistically attractive but economically impractical models from those retaining value after execution conditions, transaction costs, risk constraints, and regime instability are considered.
Опис
Ключові слова
алгоритмічний трейдинг, машинне навчання, економічна валідація, прогнозна якість, ринкова мікроструктура, торговий ризик, algorithmic trading, machine learning, economic validation, predictive quality, market microstructure, trading risk
Бібліографічний опис
Бабич, О. Економічна валідація моделей машинного навчання в алгоритмічному трейдингу: комплексний підхід до оцінювання прогнозної якості, виконуваності сигналів і ризику [Текст] / О. Бабич // Цифрова економіка та економічна безпека : науково-практичний журнал / Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [редкол.: О. Ю. Кудріна (гол. ред.), В. В. Божкова, Р. А. Дименко, І. М. Зеліско та ін.]. – 2026. – № 3 (24). – С. 73–79. – DOI: https://doi.org/10.32782/dees.24-11