Бритва Оккама против сложности: когда машинное обучение побеждает, а где сбоит в инвестициях

Принцип «бритвы Оккама» — краеугольный камень социальных наук. Для экономистов-финансистов он почти аксиома. Принцип назван в честь Уильяма Оккама, монаха XIV века. Согласно ему, самое простое объяснение любого явления — лучшее.

Как пишет The Economist, в настоящее время финансовые аналитики боятся «переобучения» — создания модели, которая благодаря своей сложности хорошо соответствует существующим данным, но плохо предсказывает будущее. Однако тут проявляется принцип Оккама. По новым данным, когда дело касается больших моделей машинного обучения, экономия переоценивается, а сложность может стать определяющим фактором. Если это так, методы современного инвестирования значительно изменятся.

Для тех, кто строит торговые стратегии, это не просто академический спор. Это вопрос о том, какую архитектуру выбирать, какие данные собирать и на какие компромиссы идти.

https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046475/

Алгоритмы и Структуры данных