ПРогноз

 Введение

     Многие datascientists, желающие использовать ML на финансовых рынках, прочитали толстые книжки об инвестировании, может даже создавали модели с учетом прочитанного. И наверняка знают как правильно оценить полученные модели с точки зрения ML. Разобраться с этим необходимо, чтобы не было мучительно больно, когда прекрасная модель на бумаге, превращается в генератор убытков при практическом использовании. Однако оценка эффективности модели ML на бирже, довольно специфическая область, тонкости которой раскрываются только когда вы погружаетесь в процесс. Под процессом я понимаю трейдинг с частотой совершения сделок гораздо чаще «пара сделок в месяц, в течении полугода». Существует множество подводных камней, о наличии которых вы даже не подозреваете, пока смотрите на трейдинг извне. Я попробую вольно изложить свои мысли на данную тему, я покажу метрики, условно разбив их на 3 группы и обьясню их смысл, покажу свои любимые и о чем нужно подумать, если вы хотите практически использовать модели, а не повесить их на стеночку в красивой рамочке. Представлю метрики в табличном и графическом виде, показав их взаимосвязь. Сравню показатели моделей в виде «какую модель выбираю я» и «что выбираете вы» и кто тут больше ошибается. Для любителей кодов, приведу реализацию всего подсчитанного, так что можно сразу применить прочитанное для оценки своих моделей. Я не буду тут говорить о борьбе с переобучением или регуляризации или стратегиях кросвалидации — оставлю это на потом. Здесь мы начинаем со списка уже спрогнозированных сделок, с помощью transformer о которой я писал в прошлой статье. Поэтому данный текст будет его логическим продолжением, где я оценю модель с точки зрения ее практического использования.

Ведущие игроки микрофинансового рынка спрогнозировали развитие отрасли в 2022 году. В отличие от прогноза НРА, приуроченного к выпуску рэнкинга МФО (http://ra-national.ru/ru/taxonomy/term/3296?type=rating) по итогам III кв. 2021 года, в нём чувствуется осторожный оптимизм на фоне перспектив «горизонтального» развития рынка.

«Рынок будет расти за счёт развития среднесрочных займов и внедрение новых продуктов прежде всего в онлайне, — сказал Роман Макаров, генеральный директор МФК „Займер“ (Robocash Group). — Сегмент краткосрочных займов остановит рост за счёт ухода небольших игроков. Он будет сконцентрирован преимущественно в руках лидеров, имеющих опыт и возможности вести бизнес в новых условиях с соблюдением всех стандартов качества и клиентского сервиса».

Подробнее по ссылке — www.kommersant.ru/doc/5206973