NormalHedgeEnsemble

class NormalHedgeEnsemble(n_estimators=10, a=1, loss_func=None)

无参数对冲算法。

作为对冲风格算法实现的《A Parameter-free Hedging Algorithm》，作者 Kamalika Chaudhuri, Yoav Freund, Daniel Hsu (2009)。

参数:

n_estimatorsfloat

估计器数量

Tint

预测范围（时间步长）

afloat

归一化常数

loss_funcfunction

遵循 sklearn.metrics API 的损失函数，用于更新权重

方法

update(y_pred, y_true[, low_c])

更新预测器权重。

update(y_pred, y_true, low_c=0.01)

更新预测器权重。

通过传递先前的观测值并基于 Normal Hedge 进行更新来更新估计器的权重。

参数:

y_prednp.array()，形状=(时间轴,估计器轴)

包含来自估计器的预测值的数组

y_truenp.array()，形状=(时间轴)

包含预测量实际值的数组