Wann Multiple Testing und Data Snooping Bias unkontrollierbar werden beim Trading mit ML am besonderen Beispiel von FP-Growth
Feature-Auswahl, Rule Mining, Filter und Pipeline-Entscheidungen als zusammenwirkende Freiheitsgrade bei der Suche nach Modellen.
Am Beispiel von FP-Growth untersucht der Text das kombinatorische Wachstum möglicher Auswahlentscheidungen. Die nominale Zahl von Varianten ist von ihrer effektiv unabhängigen Zahl zu unterscheiden.
Zum Arbeitsstand
Unbegutachteter Arbeitsstand. Enthält im Original sichtbare Formatierungsreste; keine pauschale Aussage über jede reale ML-Pipeline.
Hinweise & Korrekturen
Rückmeldungen zu Annahmen, Rechnungen oder Schlussfolgerungen gerne an na@nick-albrecht.com.
Datei-Prüfsumme (SHA-256)
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