Ensemble metody ve finančních datech
Přehled přednášek, panelových diskusí a akademických prezentací věnovaných aplikaci ensemble modelů - od Random Forest po gradient boosting - v kontextu analýzy finančních rizik a predikce tržních jevů.
Záznamy minulých vystoupení
Přednášková činnost Wealthban se soustřeďuje na jedno poměrně úzké téma: jak ensemble modely fungují v prostředí, kde jsou data hlučná, nesymetrická a kde chyba předpovědi má přímý finanční dopad. Nejde o popularizační přednášky - jejich obsah předpokládá základní orientaci v pravděpodobnosti a lineárních modelech.
Každé vystoupení vychází z konkrétních analytických problémů, s nimiž se tým Wealthban setkal při práci s reálnými portfoliovými daty. Výsledky nejsou prezentovány jako návod k replikaci - slouží spíše jako výchozí bod pro diskusi o limitech modelů a podmínkách jejich použitelnosti. Více o způsobu práce popisuje stránka věnovaná procesu.
Gradient boosting a odhad kreditního rizika: co modely vidí a co přehlíží
Přednáška se zabývala tím, proč XGBoost a LightGBM podávají na standardních kreditních datasetech zdánlivě výborné výsledky, ale selhávají v okrajových případech, které jsou z hlediska řízení rizik nejdůležitější. Rozebrány byly konkrétní vzory chyb na datech z českého retailového bankovnictví.
přehled prezentaceInterpretovatelnost vs. přesnost: kde ensemble modely narážejí na regulatorní limity
Panelová diskuse o napětí mezi prediktivní silou komplexních modelů a požadavky na vysvětlitelnost rozhodnutí podle evropské regulace. Diskutovány byly přístupy SHAP a LIME jako kompromisní řešení.
shrnutí diskuseStacking a blending v praxi: kdy kombinace modelů skutečně pomáhá
Praktický workshop zaměřený na podmínky, za nichž má smysl kombinovat výstupy více modelů. Účastníci pracovali s reálnými časovými řadami akciových výnosů a testovali různé meta-learner architektury.
materiály workshopuRandom Forest pro detekci anomálií ve finančních transakcích
Prezentace srovnávala různé strategie tréninku izolačních lesů a klasických Random Forest modelů na nevyvážených transakcích. Ukázáno bylo, jak volba prahové hodnoty ovlivňuje poměr falešných poplachů k zachyceným podvodům.
záznam přednáškyEnsemble přístupy k prognózování volatility: empirické výsledky na CEE trzích
Příspěvek prezentoval výsledky srovnávací studie na datech ze středoevropských akciových trhů. Ensemble modely překonaly GARCH varianty v klidných obdobích, ale jejich výhoda se zmenšovala v obdobích zvýšené tržní nejistoty.
abstrakt příspěvku