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机器学习量化交易中四个陷阱
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内容提要
数据工程师、数据科学家和硬件工程师组成的团队在开发机器学习交易算法时可能会遇到陷阱，包括不与利益攸关方接触、忽视假设、缺乏监督、认为每个问题都需要算法解决、统计偏差和大数据范式的局限性。在交易系统中，有多种方法可以替代标准协方差，如最小协方差行列式、Ledoit-Wolf估计器、稀疏逆协方差和L1惩罚方法。这些方法可以提供稳健的协方差矩阵估计值，捕捉潜在的变量依赖性，并简化模型。
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关键要点
- 数据工程师、数据科学家和硬件工程师在开发机器学习交易算法时可能遇到的陷阱包括：不与利益攸关方接触、忽视假设、缺乏监督、认为每个问题都需要算法解决、统计偏差和大数据范式的局限性。
- 在交易系统中，标准协方差的替代方法包括最小协方差行列式、Ledoit-Wolf估计器、稀疏逆协方差和L1惩罚方法。
- 最小协方差行列式为估计中心倾向和离散矩阵提供稳健的替代，但在数据维度超过子集大小时结果不可靠。
- Ledoit-Wolf估计器为高维数据提供稳定的协方差矩阵估计，纳入收缩以提高准确性，减少离群点影响。
- 稀疏逆协方差方法捕捉潜在的变量依赖性，减少逆协方差矩阵中的非零条目，有利于中和特定资产。
- L1惩罚方法促进协方差矩阵的稀疏性，适用于大量变量，通过选择相关子集简化模型。
- 最大似然系数法在特定协方差结构下寻找使数据似然最大化的参数，假定多变量正态分布，提供渐近无偏且有效的参数。
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