În https://github.com/thierrymoudiki/2025-09-05-transfer-learning-ridge2f, predau ahead::ridge2f (De asemenea, disponibil Python) pe 1000 de rentabilități ale stocurilor sintetice folosind optimizarea Bayesiană și testează performanța sa pe datele reale ale pieței.
Pentru a reproduce rezultatele de la https://github.com/thierrymoudiki/2025-09-05-transfer-learning-ridge2f, fie:
Alerga 2025-09-07-transfer-learning-stock-returns.Rmd
sau
Executați .R fișiere în ordinea în care apar.
Rezultate pe 4 indici europeni majori:
(1) "n=== MEDIAN PERFORMANCE ACROSS ALL SERIES ===" Method Winkler Coverage Interval_Width 1 fgarch 0.05925044 93.5 0.04735842 2 ridge2 0.06024835 94.5 0.04753165 3 rugarch 0.05919827 93.5 0.04753477
Rezultate pe 10 stocuri CAC40:
Method Winkler Coverage Interval_Width 1 fgarch 0.09799624 96.42857 0.06746349 2 ridge2 0.09573495 95.71429 0.07500853 3 rugarch 0.09797592 97.14286 0.06758644
Mai multe detalii despre acest model (utilizat efectiv într -un cadru industrial):
