最近Signalsを始めたので立ててみました。
Numerai Signals についてざっくばらんに語りましょう。
現在、こちらのフォーラムを参考にしてモデルを作成しています。
R256 ではsklearn のGradientBoostingRegressorを用いてモデルを作成しました。以下がそのパフォーマンスです。
データのノイズが多いからか、n_estimators が大きすぎるとテストデータでのパフォーマンスが悪いのが印象的でした。Tournamentでも使える知見が得られそうです。
tree の数が少ない場合にもパフォーマンスが良いとされるrotation forest がうまくワークするかも？
オルタナティヴデータなどを用いることができれば面白そうですが、どうやって銘柄分集められるのかわからないでいます。
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オルタナティブデータを集められれば収益の源泉になりそう、というのは分かってるのですが、そこに時間をかけるならnumerai tournamentをやった方がリターンが良さそうですよね。。
収益だけを目指すと確かにTournamentのパフォーマンスが良すぎるんですよねぇ。
私は将来的にSignalsのPayoutがよくなるとみて、今のうちから取り組んでいます。ゲームとしては自由度が高く、Tournamentより面白いのでやっています。うまくいけば個人的な運用にも使えそうですしね。
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オルタナティヴデータについてはこのCourseraのコースの４つ目の講座が良いかもです。
日本株限定になりますが、こちらの論文も気になっています。
Have not tried it yet but found an open source implementation of a Rotation Forest Classifier GitHub - digital-idiot/RotationForest: Implementation of the Rotation Forest by Rodriques et al. 2006<
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