قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
Alpha Statistique
Mesure de la performance ajustée au risque d'un portefeuille, représentant le rendement excédentaire généré par le modèle de machine learning par rapport à un benchmark, après avoir neutralisé l'exposition aux facteurs de marché connus.
Backtesting Walk-Forward
Méthodologie de validation robuste où le modèle est entraîné sur une période 'in-sample', testé sur la période suivante 'out-of-sample', puis cette fenêtre est déplacée dans le temps pour simuler des conditions de trading réelles et éviter le surapprentissage.
Cross-Validation par Série Temporelle (Time Series CV)
Technique de validation croisée adaptée aux données financières qui respecte la structure temporelle, en utilisant des plis (folds) basés sur des périodes consécutives plutôt qu'un échantillonnage aléatoire pour prévenir la fuite d'informations du futur vers le passé.
Feature Engineering Financier
Processus de création et de sélection de variables prédictives (features) à partir de données brutes de marché, comme les indicateurs techniques, les ratios macroéconomiques ou les mesures de sentiment, pour optimiser la performance des modèles de prédiction.
Forêts Aléatoires pour Séries Temporelles
Adaptation de l'algorithme Random Forest pour la prédiction de séries temporelles financières, utilisant des retards (lags) de la variable cible et d'autres covariables comme features, capable de capturer des relations non-linéaires complexes.
GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
Modèle statistique de séries temporelles qui capture la volatilité conditionnelle, où la variance des erreurs dépend des variances des périodes précédentes, essentiel pour modéliser et prévoir l'incertitude des marchés financiers.
Gradient Boosting Machine (GBM) pour le Trading
Technique d'ensemble qui construit itérativement des modèles prédictifs faibles (généralement des arbres de décision) pour former un modèle puissant, souvent utilisée pour prédire les rendements ou la direction des prix d'actifs.
Lookahead Bias
Erreur méthodologique dans le backtesting où des informations non disponibles au moment de la prédiction (données futures) sont utilisées, conduisant à une surestimation de la performance du modèle de trading.
التعلم الآلي عالي التردد (HFT-ML)
تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات السوق على مستوى الميكروثانية أو الميلي ثانية، بهدف تحديد واستغلال عدم كفاءة الأسعار فائقة القصر من خلال استراتيجيات التداول الآلي.
نموذج هجين ARIMA-ML
نهج يجمع بين نموذج ARIMA لالتقاط المكونات الخطية والذاتية الترابط لسلسلة زمنية مالية مع نموذج التعلم الآلي (مثل الشبكات العصبية) لنمذجة البقايا غير الخطية.
الشبكات العصبية المتكررة (RNN) للتمويل
هندسة التعلم العميق المصممة لمعالجة تسلسلات البيانات، مثل الأسعار التاريخية، مع الحفاظ على ذاكرة للحالات السابقة، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية.
معدل شارب للنموذج
مقياس تقييم يقيس العائد المعدل حسب المخاطر لاستراتيجية تداول تم إنشاؤها بواسطة نموذج التعلم الآلي، عن طريق حساب فائض العائد مقارنة بمعدل الخالي من المخاطر، مقسومًا على الانحراف المعياري للعوائد.
الاستقرارية عبر التكامل المشترك
مفهوم حيث تكون المجموعة الخطية من عدة سلاسل زمنية مالية غير مستقرة (على سبيل المثال، أسعار سهمين) مستقرة في حد ذاتها، مما يسمح بإنشاء أزواج التداول واستراتيجيات العودة إلى المتوسط.
آلة الدعم المتجهي (SVM) لتصنيف الاتجاهات
خوارزمية خاضعة للإشراف تجد مستوى فائق مثالي لفصل البيانات إلى فئات (على سبيل المثال، 'صعود'، 'هبوط'، 'جانبي')، وتستخدم للتنبؤ بالاتجاه المستقبلي لأسعار الأصول المالية.
التعلم الزائد (Overfitting) في التمويل
ظاهرة حيث يتعلم نموذج التعلم الآلي الضوضاء المحددة للبيانات التاريخية للتدريب بدلاً من الإشارات الأساسية، مما يؤدي إلى أداء ممتاز في الاختبار الخلفي ولكن أداء ضعيف في التداول الفعلي.
محولات للسلاسل الزمنية المالية
هندسة التعلم العميق القائمة على آليات الانتباه، المعدة لنمذجة التبعيات طويلة الأمد في بيانات السوق، وتتفوق غالبًا على RNN و LSTM في مهام التنبؤ المعقدة.
Volatilité Stochastique par MCMC
Modélisation de la volatilité comme un processus latent non-observé, dont les paramètres sont estimés à l'aide de méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC), offrant une description plus riche et flexible de l'incertitude du marché.