Краткость сестра таланта?

Недавно в Блумберге вышла заметка про дискуссию о научном исследовании. Три автора, один из которых работает в хедж-фонде AQR, написали научную статью, началась активная дискуссия - вышли ответы на нее - а потом даже ответ на ответы. Это привлекло внимание журналистов.

Исследование вот о чем. Кванты больше всего боятся оверфиттинга - ситуации, когда предсказательная модель переобучилась на исторические данные. Думаешь, что нашел закономерность на рынке, а на самом деле это лишь шум. И по самолюбию бьет, и деньги теряешь.

Основной способ предохранения от переобучения - использовать простые и имеющие экономический/«физический» смысл модели с небольшим числом параметров. Авторы статьи, породившей дискуссию, утверждают, что моделей с большим числом параметров бояться не надо - они тоже хорошо работают - и даже лучше маленьких.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-20/aqr-s-hard-to-believe-study-spurs-clash-over-ai-use-for-quants

https://archive.md/IAtRe

#хеджфонды
@rybasharp