/ Модель

Характеристики

Библиотека
custom
Опубликована
3 сен 2026

marketstudies-forward-rv

Регрессия по таблицам

Компактная линейная модель OLS прогнозирует логарифм годовой реализованной дисперсии на 21 торговую сессию вперёд по двум рыночным признакам.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MarketStudies Study 2 forward realized-variance — развертываемая переоценка спецификации ols_compact, выбранной в завершённом эксперименте с walk-forward-проверкой по временным блокам и embargo. Это компактная линейная модель OLS, обученная на 45 688 полных наблюдениях по 19 тикерам. На вход она принимает два числовых признака: log_ewma_rv_10 и log_iv_benchmark_30d_annualized_variance; на выходе выдаёт точечный прогноз логарифма годовой реализованной дисперсии на следующие 21 торговую сессию. Пропуски не заполняются.

Модель предназначена для прогнозирования будущей реализованной дисперсии в финансовых исследованиях и аналитике. README приводит результаты замороженной walk-forward-проверки: среднюю MAE по тикерам 0,319758, Spearman IC 0,72056, R² 0,575354 и RMSE 0,427715; диагностические показатели переобучения на полной выборке не являются оценкой качества вне выборки. Прогноз сам по себе не является торговой рекомендацией: для применения в опционных стратегиях его нужно сопоставлять с актуальными ценами опционов, издержками, ликвидностью и ограничениями риска.

Сдвиг рыночных режимов, изменения тикеров, новые категории и ухудшение качества данных могут снизить надёжность прогноза. Лицензия в предоставленных метаданных и README не указана.

Сценарии применения

  • прогноз реализованной дисперсии акций на 21 торговую сессию
  • оценка волатильности по исторической и подразумеваемой дисперсии
  • подготовка количественных признаков для анализа опционных стратегий

Ограничения

Пропущенные значения не заполняются; сдвиги рыночных режимов, изменение тикеров, новые категории и проблемы качества данных могут сделать прогнозы ненадёжными. Прогноз не является торговой рекомендацией и требует отдельного сопоставления с ценами опционов, издержками, ликвидностью и ограничениями риска.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MarketStudies Study 2 forward realized-variance model

Selected model: ols_compact.

What this checkpoint is

This is a deployment refit of the exact specification selected by the completed Study 2 embargoed walk-forward experiment. It was fit on every complete-case row in the compact panel after model selection. Its in-sample refit diagnostics are integrity checks, not out-of-sample evidence. Model quality claims come only from the frozen walk-forward artifacts summarized below.

OLS has no tunable hyperparameters or boosting rounds. The latest completed outer-fold year (2026) is retained only as provenance for the completed selection record in selected_specification.json.

Inputs and output

  • Numeric features, in order: log_ewma_rv_10, log_iv_benchmark_30d_annualized_variance
  • Complete-case refit rows: 45,688
  • Tickers represented: 19
  • Output: one point forecast of next-21-session log annualized variance.
  • Missing values are not imputed.

See feature_schema.json, category_levels.json when present, and model_index.json for the machine-readable inference contract.

Frozen OOS selection evidence

  • Mean per-ticker OOS MAE: 0.319758
  • Mean per-ticker OOS Spearman IC: 0.72056
  • OOS R² versus train mean: 0.575354
  • OOS RMSE: 0.427715

Primary Study 2 selection minimized equal-weighted mean per-ticker OOS MAE in log variance. IC and level metrics were guardrails or diagnostics.

Intended use and limitations

The model forecasts future realized variance; it is not itself a trading recommendation. Any options strategy must separately compare the forecast distribution with contemporaneous tradable option prices, transaction costs, liquidity, constraints, and risk limits. The source listed-option surface uses completed daily trade aggregates and carries the assumptions documented by Study 2. Regime shifts, ticker changes, unseen categories, and data-quality changes can invalidate deployment behavior.

No proprietary source rows, row-level predictions, credentials, or environment files are included in this repository.

Integrity

Every payload file is size- and SHA-256-indexed by checkpoint_manifest.json. Publishing refuses an unverified or unhashed bundle.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · custom

Нельзя запустить

Табличные модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов
9226442

0 моделей